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Bibliothèque de calcul numérique alimentée par GPU

CuPy combine les interfaces de la bibliothèque de calcul numérique NumPy et SciPy avec l'accélération de l'unité de traitement graphique (GPU). Cette bibliothèque basée sur Python accélère les opérations mathématiques complexes à l'aide des cœurs CUDA.

Mises à jour

  • 2 août 2026: Étoiles 11,639 → 12,227, dernière version v14.1.1 (1 juin 2026).

Mise à jour

  • 2 août 2026 : Star 11 639 → 12 227, dernière version v14.1.1 (1er juin 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Compatible avec NumPy et SciPy
  • Prise en charge de NVIDIA CUDA et AMD ROCm
  • Accès aux fonctionnalités CUDA de bas niveau

Exécution

Exécuter avec Docker
docker run --gpus all -it cupy/cupy

Si vous ne codez pas

🤖 Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite profiter de l'accélération GPU dans mon code Python au lieu de NumPy ou SciPy. Comment puis-je exécuter mes codes NumPy existants sur le GPU à l'aide de CuPy et intégrer des fonctionnalités CUDA de bas niveau comme RawKernels dans mon projet ?

Termes liés du glossaire

GPUArtificial Intelligence
Pour quiIl s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs qui ont besoin d'une accélération GPU pour leurs calculs numériques basés sur Python.
LicenceMIT

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-06-29 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel.