Pyhton-Projekte können mit der neuen Nvidia-Bibliothek für Cuda-X schnelle algebraische Berechnungen bei geringem Overhead ausführen.
Nvidia hat eine neue mathematische, auf Cuda -X spezialisierte Python-Bibliothek veröffentlicht. Sie bietet unmittelbaren, python-mäßigen Zugriff auf die mathematischen Kernoperationen von Cuda -X, ohne zusätzliche C/C++-Bibliotheken nutzen zu müssen. Das dient der Entwicklung von hardwarebeschleunigten Anwendungen, Bibliotheken, Frameworks oder Deep-Learning-Compilern.insbesondere Lineare Algebra und n-dimensionale, diskrete Fourier-Transformationen.
Die Bibliothek steht unter Apache-2-Lizenz und bietet zustandslose oder zustandsbehaftete APIs. Sie integriert sich in die Standard-Logger-Bibliothek, um die Details der Berechnungen nachvollziehen zu können. In Kombination mit Python-Compilern wie Numba lassen sich Geräte-Callbacks erzeugen, die das Verhalten von nvmath-python selbst anpassen.
Laut Nvidia kooperiert nvmath nahtlos mit dem Python-Ökosystem, sowohl mit anderen GPU-orientierten Paketen wie CuPy, PyTorch oder RAPIDS, als auch mit CPU-Bibliotheken wie SciPy, scikit-learn oder NumPy. Von letzterem ist vor Kurzem ebenfalls
CUDA Grafikchip Künstliche Intelligenz Nvidia Python
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