Некоторые преимущества использования CuPy для GPU-ускорения в Python:

• Совместимость с NumPy. 1 CuPy стремится стать заменой NumPy, поддерживая многие его функции и операции с ускорением графического процессора. 1
• Производительность. 1 Обеспечивает значительное ускорение числовых операций за счёт использования CUDA. 1
• Простота использования. 1 Код, написанный с помощью NumPy, часто может быть адаптирован для использования CuPy с минимальными изменениями. 1
• Подходит для научных вычислений, анализа данных и других задач, где обычно используются массивы NumPy, но где для повышения производительности требуется ускорение графического процессора. 1

CuPy предоставляет ndarray, разреженные матрицы и связанные подпрограммы для устройств GPU с тем же API, что и NumPy и SciPy. 3