CuPy라는 Windows 앱으로, 최신 릴리스는 v13.6.0sourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 CuPy라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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큐파이
기술
CuPy는 NVIDIA CUDA로 가속화된 NumPy 호환 다차원 어레이의 오픈 소스 구현입니다. 핵심 다차원 배열 클래스인 cupy.ndarray와 그 위에 있는 많은 함수로 구성됩니다.
CuPy는 GPU 아키텍처를 완전히 활용하기 위해 CUDA 관련 라이브러리를 사용하여 Python으로 GPU 가속 컴퓨팅을 제공합니다. 벤치마크에 따르면 일부 작업의 속도를 100배 이상 높일 수도 있습니다. CuPy는 NumPy와 매우 호환되며 대부분의 경우 드롭인 대체품 역할을 합니다.
CuPy는 권장 환경을 위해 pip 또는 wheels이라는 미리 컴파일된 바이너리 패키지를 통해 설치하기가 매우 쉽습니다. 또한 C++의 작은 코드 스니펫만 있으면 사용자 지정 CUDA 커널을 매우 쉽게 작성할 수 있습니다.
기능
- Python을 사용한 GPU 가속 컴퓨팅
- NumPy와 높은 호환성
- 간편한 설치
- 맞춤형 CUDA 커널의 손쉬운 생성
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
