nv-legate/cupynumeric

何を解決するか

NumPyのワークフローを高性能コンピューティング環境にスケーリングする難しさに対処します。分散システムやGPU用にコードを再書き換えする必要なく、既存のNumPyベースのデータ分析や機械学習ワークフローを大規模なハードウェアクラスタ上で実行できます。

動作方法

cuPyNumericはLegateフレームワークの上にNumPy APIを実装しています。これにより、ユーザーが大幅なコード変更をせずに、単一のCPU、単一のGPU、複数ノードにまたがる数千のGPUに計算を分散できます。

対象ユーザー

大規模なデータ分析、複雑なシミュレーション、機械学習に取り組む研究者や開発者向けです。単一のマシンから分散GPUクラスタまで計算をスケーリングする必要がある方々に最適です。

特徴

• 高性能な配列計算
• シームレスな移行を実現するNumPy APIの実装
• 単一CPUから数千のGPUまでスケーリング可能
• 複数ノードにまたがる分散システムのサポート