2022 Python 计算生态四月推荐榜 第50期
22年4月10日 · Python123 3873 人阅读
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See a better world to meet better for ourselves.
2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构），CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术，对于GPGPU的正式名称。通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。CUDA Python 提供统一的Python API接口，以简化HPC、数据科学和AI的基于GPU的并行处理。截止到目前官方已经发布CUDA 11版本，可以与A100 GPU结合使用来加速HPC、基因组学、5G、渲染、深度学习、数据分析、数据科学、机器人技术以及更多不同的工作负载。
2022年04月，除了官方标准统一的API，CUDA还允许不同的加速库组合在一起解决问题，好事者特别推荐10款优秀的Python计算生态，帮助您了解Python CUDA 生态系统。
cuda-python
CUDA Python 低级的统一标准接口。
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https://github.com/NVIDIA/cuda-python
numba
Numba 是一个开源 JIT 编译器，可将
Python 和 NumPy 代码的子集转换为快速机器代码。
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https://github.com/numba/numba
cupy
用于使用 Python 进行
GPU 加速计算的 NumPy/SciPy 兼容数组库。
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pycuda
PyCUDA 让您可以轻松地以 Python 方式访问Nvidia的CUDA并行计算
API。
https://github.com/inducer/pycuda
scikit-cuda
scikit-cuda为CUDA设备、运行时中的许多函数提供Python接口。
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https://github.com/lebedov/scikit-cuda
dask-cuda
Dask 和 CUDA 交互的实用程序。
https://github.com/rapidsai/dask-cuda
CuVec
统一 Python/C++/CUDA 内存：Python
缓冲数组 ↔
C++11 std::vector↔ CUDA 托管内存。
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https://github.com/AMYPAD/CuVec
CudaText
CudaText - 开源和跨平台的文本编辑器。用 Lazarus 2.0、Free
Pascal 3.2.0 编写。
https://github.com/Alexey-T/CudaText
nvitop
交互式 NVIDIA-GPU 进程查看器，GPU
进程管理的一站式解决方案。
https://github.com/XuehaiPan/nvitop
gpustat
用于查询和监控 GPU 状态的简单命令行实用程序。
https://github.com/wookayin/gpustat
Python3Turtle
