NVIDIA AI 发布 cuPyNumeric：NumPy 的直接替代库，为 Python 带来分布式和加速计算

研究人员和数据科学家长期存在的瓶颈之一是他们用于数值计算的工具的固有限制。NumPy 是 Python 中数值运算的首选库，因其简单性和功能性而成为主流。然而，随着数据集变得越来越大、模型越来越复杂，NumPy 的性能限制变得越来越明显。NumPy 仅依赖 CPU 资源运行，并未针对当今经常处理的海量数据集进行优化。单个 CPU 核心有限的计算能力会导致瓶颈，延长计算时间并限制可扩展性。这一差距催生了对更高效工具的需求，这些工具可以与现有代码库无缝集成，同时利用加速计算能力，尤其是 GPU，它现在是高性能任务的标准配置。

NVIDIA 宣布推出 cuPyNumeric，这是一个开源分布式加速计算库，旨在替代 NumPy，使科学家和研究人员能够在集群规模上利用 GPU 加速，而无需修改 Python 代码。NVIDIA 的这一举措解决了研究人员和工程师面临的一个关键挑战——优化现有的 Python 代码以实现高性能计算。cuPyNumeric 旨在消除开发人员学习新 API 或重写整个代码库的需要。用户可以采用现有的基于 NumPy 的应用程序，并通过用 cuPyNumeric 替换 NumPy 来加速它们，利用 GPU 的并行处理能力。cuPyNumeric 还支持跨集群的分布式计算，增强可扩展性。cuPyNumeric 建立在 RAPIDS 生态系统之上，集成到更广泛的 NVIDIA GPU 加速数据科学库中。

技术细节

cuPyNumeric 的基本机制值得注意。它使用 CUDA 来促进阵列操作的并行执行，从而使传统上在 CPU 上需要数小时或数天的工作负载在 GPU 上能够更快地完成。此外，cuPyNumeric 与 Dask 兼容，Dask 是一个开源库，为分析提供高级并行性，允许跨多个 GPU 和节点进行高效扩展。它保留了熟悉的 NumPy API，确保科学家和开发人员从 NumPy 过渡到 cuPyNumeric 时的阻力最小。其好处包括显着减少计算时间、易于扩展到分布式集群以及有效利用 GPU 内存，从而加快大型数据集的处理和分析速度。NVIDIA 表示，与传统的基于 CPU 的 NumPy 相比，cuPyNumeric 可以实现显着的加速，特别是对于计算密集型并受益于 GPU 并行性的工作负载。

该库之所以重要有几个原因。首先，它允许数据科学家和工程师克服传统 NumPy 的限制，而无需彻底改变整个工作流程。在对 Python 代码库进行最小更改的情况下利用 GPU 加速的能力是一个主要优势，因为它使团队能够加快研究周期，从而更快地获得见解和更及时的结果。其次，支持集群规模的分布式计算意味着加速不限于单机。相反，研究人员可以利用整个 GPU 集群的力量来解决其他方法难以解决的更大问题。在 NVIDIA 的测试中，用户观察到计算速度显着提高，特别是在矩阵乘法、大规模线性代数运算以及基因组学、气候科学和计算金融等领域常见的复杂模拟方面。

结论

NVIDIA 推出 cuPyNumeric 代表了加速计算领域的重大进步。它弥合了科学计算的易用性和速度需求之间的差距，提供了一种只需对现有工作流程进行最少更改的解决方案。只需使用 cuPyNumeric 将 NumPy 脚本转换为加速脚本的潜力是一项进步，可以提高多个学科的计算效率。研究人员和数据科学家现在拥有一种工具，可以让他们更多地专注于他们的研究，而不是处理计算资源的限制。

查看这博客,细节， 和GitHub 页面。这项研究的所有功劳都归功于该项目的研究人员。另外，不要忘记关注我们 叽叽喳喳并加入我们的 电报频道和 领英 集团奥普。如果您喜欢我们的工作，您就会喜欢我们的新闻通讯..不要忘记加入我们的 55k+ ML SubReddit。

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