nv-legate/cupynumeric
NumPy and SciPy on Multi-Node Multi-GPU systems
解決的問題
解決了將 NumPy 工作流程擴展至高效能運算環境的困難。使用者無需為分散式系統或 GPU 重寫程式碼，即可在大型硬體叢集上執行既有的 NumPy 基礎資料分析與機器學習工作流程。
作法原理
cuPyNumeric 在 Legate 框架之上實作 NumPy API。這使得它能在單一 CPU、單一 GPU，以及跨多個節點的數千個 GPU 之間分散運算，而無需使用者進行重大程式碼變更。
適用對象
專為從事大規模資料分析、複雜模擬與機器學習的研究人員與開發者設計，他們需要將運算從單一機器擴展至分散式 GPU 叢集。
主要特色
- 高效能陣列運算
- 實作可順暢過渡的 NumPy API
- 從單一 CPU 擴展至數千個 GPU
- 支援跨多個節點的分散式系統
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