GPU destekli sayısal hesaplama kütüphanesi
CuPy, sayısal hesaplama kütüphanesi NumPy ve SciPy arayüzlerini grafik işlem birimi (GPU) hızlandırmasıyla birleştiriyor. Python tabanlı bu kütüphane, CUDA çekirdeklerini kullanarak karmaşık matematiksel işlemleri hızlandırıyor.
Güncelleme
- 20 Ağustos 2026: Yıldız 12.227 → 12.259, son sürüm v14.2.0 (20 Ağustos 2026).
- 2 Ağustos 2026: Yıldız 11.639 → 12.227, son sürüm v14.1.1 (1 Haziran 2026).
Ne kazandırır?
- NumPy ve SciPy ile uyumlu çalışma
- NVIDIA CUDA ve AMD ROCm desteği
- Düşük seviyeli CUDA özelliklerine erişim
Çalıştırma
docker run --gpus all -it cupy/cupyKod bilmiyorsanız
Python kodumda NumPy veya SciPy yerine GPU hızlandırmasından faydalanmak istiyorum. Mevcut NumPy kodlarımı CuPy kullanarak nasıl GPU üzerinde çalıştırabilirim ve RawKernels gibi düşük seviyeli CUDA özelliklerini projeme nasıl entegre edebilirim?
Depo: https://github.com/cupy/cupy. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.
Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.
Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.
Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-06-29 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.