これは CuPy という名前の Linux アプリで、最新リリースは v12.2.0.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
CuPy with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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キュピ
DESCRIPTION
CuPy は、NVIDIA CUDA で高速化された NumPy 互換の多次元配列のオープンソース実装です。 これは、コア多次元配列クラスである cupy.ndarray とその上の多くの関数で構成されています。
CuPy は、CUDA 関連ライブラリを使用して GPU アーキテクチャを最大限に活用し、Python による GPU アクセラレーション コンピューティングを提供します。 ベンチマークによると、一部の操作を 100 倍以上高速化することもできます。 CuPy は NumPy との互換性が高く、ほとんどの場合、ドロップイン代替品として機能します。
CuPy は、pip または推奨環境向けのホイールと呼ばれるプリコンパイルされたバイナリ パッケージを介して非常に簡単にインストールできます。 また、カスタム CUDA カーネルの作成も非常に簡単になり、C++ の小さなコード スニペットだけが必要になります。
特徴
- Python による GPU アクセラレーション コンピューティング
- NumPyとの高い互換性
- 簡単インストール
- カスタム CUDA カーネルを簡単に作成
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
