यह CuPy नाम का विंडोज ऐप है, जिसका नवीनतम संस्करण v12.2.0.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
CuPy नाम के इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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क्यूपी
वर्णन
CuPy, NVIDIA CUDA के साथ त्वरित NumPy-संगत बहु-आयामी सरणी का एक खुला स्रोत कार्यान्वयन है। इसमें Cupy.ndarray, एक मुख्य बहु-आयामी सरणी वर्ग और इस पर कई फ़ंक्शन शामिल हैं।
CuPy GPU वास्तुकला का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए CUDA-संबंधित पुस्तकालयों का उपयोग करते हुए, Python के साथ GPU त्वरित कंप्यूटिंग प्रदान करता है। बेंचमार्क के अनुसार, यह कुछ परिचालनों को 100X से भी अधिक गति दे सकता है। CuPy, NumPy के साथ अत्यधिक संगत है, जो अधिकांश मामलों में ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है।
CuPy को पाइप के माध्यम से या अनुशंसित वातावरण के लिए पहियों नामक पूर्व-संकलित बाइनरी पैकेज के माध्यम से स्थापित करना बहुत आसान है। यह एक कस्टम CUDA कर्नेल लिखना भी बहुत आसान बनाता है, जिसके लिए केवल C++ के एक छोटे कोड स्निपेट की आवश्यकता होती है।
विशेषताएं
- जीपीयू ने पायथन के साथ कंप्यूटिंग को त्वरित किया
- NumPy के साथ अत्यधिक संगत
- आसान स्थापना
- कस्टम CUDA कर्नेल का आसान निर्माण
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
