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Biblioteca de computación numérica impulsada por GPU

CuPy combina las interfaces de la biblioteca de computación numérica NumPy y SciPy con la aceleración de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU). Esta biblioteca basada en Python acelera operaciones matemáticas complejas utilizando núcleos CUDA.

Actualizaciones

  • 20 de agosto de 2026: Estrellas 12,227 → 12,259, última versión v14.2.0 (20 de agosto de 2026).
  • 2 de agosto de 2026: Estrellas 11,639 → 12,227, última versión v14.1.1 (1 de junio de 2026).

Qué aporta

  • Compatible con NumPy y SciPy
  • Compatibilidad con NVIDIA CUDA y AMD ROCm
  • Acceso a funciones CUDA de bajo nivel

Ejecución

Ejecutando con Docker
docker run --gpus all -it cupy/cupy

Si no programa

🤖 Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quiero aprovechar la aceleración de GPU en mi código Python en lugar de NumPy o SciPy. ¿Cómo puedo ejecutar mis códigos NumPy existentes en la GPU usando CuPy e integrar funciones CUDA de bajo nivel como RawKernels en mi proyecto?

Términos relacionados del glosario

GPUArtificial Intelligence
Para quién esEs para científicos e ingenieros de datos que necesitan aceleración de GPU para sus cálculos numéricos basados ​​en Python.
LicenciaMIT

Enlaces

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