هذا تطبيق ويندوز يُدعى CuPy، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ v13.6.0sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى CuPy with OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
كوبي
الوصف
CuPy هو تطبيق مفتوح المصدر لمصفوفة متعددة الأبعاد متوافقة مع NumPy تم تسريعها باستخدام NVIDIA CUDA. يتكون من cupy.ndarray ، فئة مصفوفة أساسية متعددة الأبعاد والعديد من الوظائف عليها.
يقدم CuPy الحوسبة المسرَّعة من خلال GPU باستخدام Python ، وذلك باستخدام المكتبات ذات الصلة بـ CUDA للاستفادة الكاملة من بنية وحدة معالجة الرسومات. وفقًا للمعايير ، يمكنه تسريع بعض العمليات بأكثر من 100X. يعتبر CuPy متوافقًا بشكل كبير مع NumPy ، حيث يعمل كبديل للإسقاط في معظم الحالات.
من السهل جدًا تثبيت CuPy من خلال نقطة أو من خلال حزم ثنائية مجمعة مسبقًا تسمى عجلات للبيئات الموصى بها. كما أنه يجعل كتابة نواة CUDA مخصصة سهلة للغاية ، ولا تتطلب سوى مقتطف صغير من التعليمات البرمجية لـ C ++.
شرح المميزات:
- تسريع GPU باستخدام Python
- متوافق للغاية مع NumPy
- سهل التركيب والاستخدام
- سهولة إنشاء نواة CUDA مخصصة
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
