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
docker run --gpus all -it cupy/cupySi no programa
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?
Repositorio: https://github.com/cupy/cupy. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.
Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.
Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.
Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.
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Enlaces
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