Machine learning chat

🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA. По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований. cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами. Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки. Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени. ▶️Установка и тест на примере из репозитория: # Create new conda env conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric # Test via example from repo $ legate examples/black_scholes.py Running black scholes on 10K options... Elapsed Time: 129.017 ms 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric