Esta es la aplicación de Windows llamada CuPy cuya última versión se puede descargar como v12.2.0.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada CuPy with OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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cupy
DESCRIPCIÓN
CuPy es una implementación de código abierto de matriz multidimensional compatible con NumPy acelerada con NVIDIA CUDA. Consiste en cupy.ndarray, una clase de matriz multidimensional central y muchas funciones en ella.
CuPy ofrece computación acelerada por GPU con Python, utilizando bibliotecas relacionadas con CUDA para utilizar completamente la arquitectura de GPU. Según los puntos de referencia, incluso puede acelerar algunas operaciones en más de 100 veces. CuPy es altamente compatible con NumPy, y sirve como reemplazo directo en la mayoría de los casos.
CuPy es muy fácil de instalar a través de pip o mediante paquetes binarios precompilados llamados ruedas para entornos recomendados. También hace que escribir un kernel CUDA personalizado sea muy fácil, requiriendo solo un pequeño fragmento de código de C ++.
Caracteristicas
- Computación acelerada por GPU con Python
- Altamente compatible con NumPy
- Fácil instalación
- Fácil creación de un kernel CUDA personalizado
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
