🌟 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:

<pre language="python"># 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</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.

🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@Pythonnewsone

🔥 В мире машинного обучения PyTorch продолжает занимать лидирующие позиции благодаря своей гибкости и удобству. Этот фреймворк позволяет легко создавать нейронные сети и активно используется исследователями и разработчиками.

📚 На этой неделе появилась интересная статья, в которой демонстрируется, как реализовать собственную библиотеку машинного обучения на основе библиотеки NumPy. Это отличный способ лучше понять принципы работы нейронных сетей и углубить свои знания.

Если вы хотите повысить свои навыки и узнать больше о машинном обучении, обязательно ознакомьтесь с этой статьей!
👉 Читать далее

#PyTorch #NumPy #МашинноеОбучение #Python
Подписывайтесь на @Pythonnewsone для получения свежих новостей!

🔍 PyTorch продолжает завоевывать популярность в мире машинного обучения! Этот фреймворк позволяет создавать мощные нейронные сети благодаря своей простоте и динамическим вычислительным графам.

📊 Сегодня мы расскажем о том, как реализовать собственную библиотеку машинного обучения на NumPy. Эта тема будет особенно интересна тем, кто хочет углубить свои знания в области основ машинного обучения.

👉 Узнайте больше о практике и возможностях, которые открывает работа с NumPy и PyTorch.

Читать далее: Читать далее

#PyTorch #NumPy #МашинноеОбучение #НейронныеСети

Подписывайтесь на канал @Pythonnewsone!

🔥 Здравствуйте, друзья! Сегодня поговорим о невероятно популярном фреймворке для машинного обучения — PyTorch. Он известен своей гибкостью и простотой в использовании, что делает его выбором многих разработчиков для создания нейронных сетей.

🎯 В свежей статье мы продолжим изучение основ машинного обучения, погружаясь в разработку собственной библиотеки на NumPy. 📊 Этот путь поможет глубже понять алгоритмы и принципы, лежащие в основе моделирования.

📌 Не упустите возможность улучшить свои знания и навыки! Читайте статью по ссылке: Читать далее

👉 Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone, чтобы быть в курсе всех новостей из мира Python!

#PyTorch #NumPy #МашинноеОбучение #Python