# GPU-gestützte numerische Rechenbibliothek

CuPy kombiniert die NumPy- und SciPy-Schnittstellen der numerischen Computerbibliothek mit GPU-Beschleunigung (Graphics Processing Unit). Diese Python-basierte Bibliothek beschleunigt komplexe mathematische Operationen mithilfe von CUDA-Kernen.

- ★ 12.259
- Python
- GitHub Trending · 2026-06-29

## Was es bringt
- Kompatibel mit NumPy und SciPy
- NVIDIA CUDA- und AMD ROCm-Unterstützung
- Zugriff auf CUDA-Funktionen auf niedriger Ebene

## Ausführung
**Laufen mit Docker**

```
docker run --gpus all -it cupy/cupy
```


## Wenn Sie nicht programmieren
Ich möchte die GPU-Beschleunigung in meinem Python-Code anstelle von NumPy oder SciPy nutzen. Wie kann ich meine vorhandenen NumPy-Codes mit CuPy auf der GPU ausführen und Low-Level-CUDA-Funktionen wie RawKernels in mein Projekt integrieren?

## Verwandte Begriffe aus dem Glossar

## Links
- GitHub-Repository →
- Auf Türkisch lesen →

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Quelle: TreScout Entdecken · https://trescout.com/de/discover/cupy/