NVIDIA公共cuNumeric将GPU加速超级计算引入NumPy生态系统中
英伟达宣布推出公开的 cunumeric。这种替换库 numpy 的下降，将英伟达平台上的分布式和加速计算引入到大型和不断增长的 python 社区和 pydata 生态系统中。
python 已成为数据科学、机器学习和生产性数值计算中使用最广泛的语言。 numpy 是事实上的标准库，提供了简单易用的编程模型。该接口与科学应用的数学要求密切相关，使其成为许多最广泛使用的数据科学和机器学习编程环境的基础。
随着数据集和程序的规模和复杂性不断增加，人们越来越需要利用计算资源，这远远超出了单一 cpu 节点所能提供的功能。 cunumeric 将 gpu 加速超级计算引入 numpy 生态系统。下图显示了轻松扩展到 1000 gpu 秒以上的功能。
图 1 。 cunumeric 显示可扩展到一千 gpu 秒以上。
nvidia cunumeric 库的关键利益：
透明地加速和扩展现有 numpy 工作流。
提供无缝的导入式 numpy 替换。
为 cpu 和 gpu 中的多个节点提供自动并行和加速。
最佳可扩展到数千 gpu 。
需要零代码更改以确保开发人员的工作效率。
可通过 github 和 conda 免费获取。
关于作者
jay gould 是 nvidia 的高级产品营销经理，专注于 gpu 加速应用程序的 hpc 软件和平台。在 nvidia 之前，他曾在 cray 、 xilinx 和顶级 csp 从事高性能计算工作。杰伊在哈维·穆德学院获得学士学位。
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