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一位日本开发者开源了一个 NumPy 的即插即用替代品,它可以在你的 GPU 上

一位日本开发者开源了一个 NumPy 的即插即用替代品,它可以在你的 GPU 上运行。

它叫 CuPy。只需更改一行导入语句 “numpy as np” → “import cupy as cp”,相同的代码在 CUDA 上运行速度可提升高达 100 倍。

→ 与现有的 NumPy/SciPy 代码兼容→ 无需重写。无需新语法。→ 还支持 AMD ROCm

100% 开源。