Каковы преимущества использования CuPy для GPU-ускорения в Python?

Некоторые преимущества использования CuPy для GPU-ускорения в Python:

• Совместимость с NumPy. www.geeksforgeeks.org CuPy стремится стать заменой NumPy, поддерживая многие его функции и операции с ускорением графического процессора. www.geeksforgeeks.org
• Производительность. www.geeksforgeeks.org Обеспечивает значительное ускорение числовых операций за счёт использования CUDA. www.geeksforgeeks.org
• Простота использования. www.geeksforgeeks.org Код, написанный с помощью NumPy, часто может быть адаптирован для использования CuPy с минимальными изменениями. www.geeksforgeeks.org
• Подходит для научных вычислений, анализа данных и других задач, где обычно используются массивы NumPy, но где для повышения производительности требуется ускорение графического процессора. www.geeksforgeeks.org

CuPy предоставляет ndarray, разреженные матрицы и связанные подпрограммы для устройств GPU с тем же API, что и NumPy и SciPy. www.cisl.ucar.edu