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CuPy-Download für Linux

Laden Sie die CuPy Linux-App kostenlos herunter, um sie online in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Linux-App namens CuPy, deren neueste Version als v13.6.0sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens CuPy mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS

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CuPy


BESCHREIBUNG

CuPy ist eine Open-Source-Implementierung eines NumPy-kompatiblen mehrdimensionalen Arrays, das mit NVIDIA CUDA beschleunigt wird. Es besteht aus cupy.ndarray, einer Kernklasse für mehrdimensionale Arrays und vielen Funktionen darauf.

CuPy bietet GPU-beschleunigtes Computing mit Python und nutzt CUDA-bezogene Bibliotheken, um die GPU-Architektur vollständig zu nutzen. Laut Benchmarks können einige Vorgänge sogar um mehr als das Hundertfache beschleunigt werden. CuPy ist hochkompatibel mit NumPy und dient in den meisten Fällen als Ersatz.

CuPy lässt sich sehr einfach über pip oder für empfohlene Umgebungen über vorkompilierte Binärpakete namens Wheels installieren. Außerdem wird das Schreiben eines benutzerdefinierten CUDA-Kernels sehr einfach, da nur ein kleiner Codeausschnitt von C++ erforderlich ist.



Eigenschaften

  • GPU-beschleunigtes Rechnen mit Python
  • Hochkompatibel mit NumPy
  • Einfache Installation
  • Einfache Erstellung eines benutzerdefinierten CUDA-Kernels


Programmiersprache

Python


Kategorien

Bibliotheken

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.


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