Irina Demeshko – NVIDIA 技術博客
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Fri, 22 Nov 2024 07:00:36 +0000
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借助 NVIDIA cuPyNumeric，將 NumPy 無縫擴展從筆記本電腦到超級計算機
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/effortlessly-scale-numpy-from-laptops-to-supercomputers-with-nvidia-cupynumeric/
Mon, 18 Nov 2024 06:51:35 +0000
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Python 是數據科學、機器學習和數值計算領域最常用的編程語言。它在科學家和研究人員中日益受歡迎。在 Python 生態系統中， NumPy 是執行基于數組的數值計算的基礎 Python 庫。 NumPy 的標準實現可在單個 CPU 核心上運行，只有一些操作可以跨核心并行執行。這種單線程、僅使用 CPU 的執行方式限制了可處理的數據規模，也限制了執行計算的速度。 雖然可以使用 GPU 加速的 NumPy 實現，但跨多個 GPU 或節點擴展基于 NumPy 的代碼通常需要大量的代碼修改，包括手動數據分區和同步以及用于分布式執行的數據移動。這種代碼更改可能十分復雜且耗時，以確保功能正確且性能出色。 此外，在分布式編程方面缺乏專業知識的領域科學家通常會與計算機科學專家合作或咨詢，以完成更改，這進一步減緩了實驗和驗證研究的過程。 為解決這一生產力問題，
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12023
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使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 應用程序
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-python-applications-with-cunumeric-and-legate/
Tue, 31 Jan 2023 06:58:36 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6113
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cuNumeric 是一個庫，旨在為支持所有 indexing view 功能（如就地更新、 NumPy 和完整 indexing view 語義）的 NumPy API 提供分布式和加速插入替換。這意味著，當切換到使用 cuNumeric 時，任何使用 NumPy 在大型數據集上操作的 Python 代碼都可以自動并行化，以利用 CPU 和 GPU 的大型集群的功能。 NumPy 是科學計算中的基礎 Python 庫，用于執行基于陣列的數值計算。大多數程序員使用的 NumPy 的規范實現在單個 CPU 內核上運行，只有少數操作在內核之間并行化。對單個節點 CPU 執行的這種限制限制了可以處理的數據的大小和解決問題的速度。 到目前為止， NumPy 的幾個替換庫加速下降（例如 CuPy 和 NumS ）。然而，它們中沒有一個在具有許多 CPU 和 GPU…
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