Сравнение производительности GPU-расчетов на Python и C

Да, согласен, учту. На Seaborn посмотрю.

Сравнение производительности GPU-расчетов на Python и C

Я не совсем понял Ваш вопрос. И Numba и PyCUDA — это библиотеки для питона. Синтаксис их использования отличается. В Numbe ядро (функция выполняемая на GPU) вы пишете по сути на питоне. В PyCUDA вы пишете ядро на C и вставляете в свой код на питоне. В итоге самым быстрым оказался C и PyCUDA. Про какое «готовое специализированое ПО» Вы спрашиваете я не очень понял, весь код тут самописный и используются библиотеки для jit компиляции.

Сравнение производительности GPU-расчетов на Python и C

Я не совсем понял Ваш вопрос. И Numba и PyCUDA — это библиотеки для питона. Синтаксис их использования отличается. В Numbe ядро (функция выполняемая на GPU) вы пишете по сути на питоне. В PyCUDA вы пишете ядро на C и вставляете в свой код на питоне. В итоге самым быстрым оказался C и PyCUDA. Про какое «готовое специализированое ПО» Вы спрашиваете я не очень понял, весь код тут самописный и используются библиотеки для jit компиляции.