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.
Aktualisierungen
- 20. August 2026: Sterne 12,227 → 12,259, neueste Version v14.2.0 (20. August 2026).
- 2. August 2026: Sterne 11,639 → 12,227, neueste Version v14.1.1 (1. Juni 2026).
Was es bringt
- Kompatibel mit NumPy und SciPy
- NVIDIA CUDA- und AMD ROCm-Unterstützung
- Zugriff auf CUDA-Funktionen auf niedriger Ebene
Ausführung
docker run --gpus all -it cupy/cupyWenn 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?
Repository: https://github.com/cupy/cupy. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
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