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
- 20 août 2026: Étoiles 12,227 → 12,259, dernière version v14.2.0 (20 août 2026).
- 2 août 2026: Étoiles 11,639 → 12,227, dernière version v14.1.1 (1 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
docker run --gpus all -it cupy/cupySi vous ne codez pas
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 ?
Dépôt : https://github.com/cupy/cupy. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.
Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.
Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.
Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.
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Liens
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