Este é o aplicativo para Windows chamado CuPy, cuja versão mais recente pode ser baixada como v13.6.0sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado CuPy com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Copo
DESCRIÇÃO
CuPy é uma implementação de código aberto de array multidimensional compatível com NumPy acelerado com NVIDIA CUDA. Ele consiste em cupy.ndarray, uma classe de matriz multidimensional principal e muitas funções nela.
CuPy oferece computação acelerada por GPU com Python, usando bibliotecas relacionadas a CUDA para utilizar totalmente a arquitetura de GPU. De acordo com benchmarks, ele pode até acelerar algumas operações em mais de 100 vezes. CuPy é altamente compatível com NumPy, servindo como um substituto imediato na maioria dos casos.
CuPy é muito fácil de instalar por meio de pip ou de pacotes binários pré-compilados chamados de rodas para ambientes recomendados. Também torna a escrita de um kernel CUDA customizado muito fácil, exigindo apenas um pequeno trecho de código de C ++.
Recursos
- Computação acelerada por GPU com Python
- Altamente compatível com NumPy
- Instalação fácil
- Criação fácil de um kernel CUDA personalizado
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
