CUDA Python может ускорить работу Python-разработчиков с использованием GPU следующим образом:

• Поддержка параллельного программирования NVIDIA CUDA в компиляторе NumbaPro. 2 С его помощью программисты могут сочетать гибкость и продуктивность Python с высокой производительностью графических процессоров NVIDIA. 2
• Использование CUDA-графиков. 1 Этот метод сочетает значительное повышение производительности с гибкостью и удобством кода. 1 Программа на CPU отправляет работу (ядра) для выполнения на GPU, и если программа на CPU работает быстрее, чем работа GPU, достигается высокая производительность. 1
• Применение библиотеки CuPy. 4 Это открытая библиотека матричных функций для Nvidia CUDA, которая использует ряд библиотек CUDA (например, cuBLAS, cuDNN, cuRAND, cuSOLVER, cuFFT и NCCL) для максимальной производительности. 4