这是名为 CuPy 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v12.2.0.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 CuPy 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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铜
商品描述
CuPy 是 NumPy 兼容多维阵列的开源实现，通过 NVIDIA CUDA 加速。 它由cupy.ndarray，一个核心的多维数组类和许多函数组成。
CuPy 使用 Python 提供 GPU 加速计算，使用 CUDA 相关库充分利用 GPU 架构。 根据基准测试，它甚至可以将某些操作的速度提高 100 倍以上。 CuPy 与 NumPy 高度兼容，在大多数情况下用作替代品。
CuPy 很容易通过 pip 或通过预编译的二进制包安装，称为推荐环境的轮子。 它还使编写自定义 CUDA 内核变得非常容易，只需要一小段 C++ 代码片段。
产品优势
- 使用 Python 进行 GPU 加速计算
- 与 NumPy 高度兼容
- 安装方便
- 轻松创建自定义 CUDA 内核
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/cupy.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
