أصبحت نسخة 25.03 من cuPyNumeric التابعة لشركة NVIDIA مفتوحة المصدر بالكامل مع دعم محسّن لـ PIP و HDF5.



بيتر زانغ
23 أبريل 2025 13:20

أعلنت شركة NVIDIA عن إصدار مكتبة cuPyNumeric 25.03 كمصدر مفتوح بالكامل، مما يمثل نقطة تحول مهمة في تطويرها. التحديث يقدم ميزات جديدة قوية، بما في ذلك دعم تثبيت PIP ودعم HDF5 الأصلي، مما يعزز الشفافية والتعاون في الحوسبة متعددة وحدات معالجة الرسوميات.



إصدار NVIDIA cuPyNumeric 25.03 كمصدر مفتوح بالكامل مع دعم محسّن لـ PIP و HDF5

أعلنت NVIDIA أن مكتبة cuPyNumeric 25.03 أصبحت الآن مفتوحة المصدر بالكامل، مما يمثل علامة بارزة في تطويرها. التحديث يقدم قدرات جديدة قوية، بما في ذلك دعم تثبيت PIP و HDF5 IO الأصلي، وفقًا لـ <a href="https://developer.nvid

NVIDIA.

الانتقال الكامل إلى المصدر المفتوح

مع هذا الإصدار الأخير، قامت NVIDIA بإصدار الكود المصدري الكامل لـ cuPyNumeric، بما في ذلك إطار عمل Legate وطبقة التشغيل التي تدعمه، بموجب ترخيص Apache 2. يبرز هذا الانتقال التزام NVIDIA بتعزيز الشفافية، وإمكانية التكرار، والتعاون في مجتمع التطوير. يسمح الطابع المفتوح للمصدر للمساهمين باستكشاف النظام، وتدقيقه، وتعزيزه دون عقبات.

دعم تثبيت PIP

بعد أن كان يمكن تثبيته سابقًا فقط عبر conda، يمكن الآن تثبيت cuPyNumeric باستخدام PIP، مما يبسط عملية الإعداد بشكل كبير. تسهل هذه الميزة التكامل في سير العمل، والبيئات الافتراضية، وأنظمة CI. حزمة cuPyNumeric على PyPI تدعم التشغيل على عدة عقد ودرجات متعددة، مما يدعم كل من وحدات معالجة الرسوميات المتعددة على عقدة واحدة والعناقيد متعددة العقد متعددة وحدات معالجة الرسوميات.

دعم HDF5 IO الأصلي

ميزة أخرى ملحوظة في cuPyNumeric 25.03 هي دعمه الأصلي لـ HDF5 من خلال تخزين GPU Direct، مما يحسن من معالجة مجموعات البيانات الكبيرة. تضمن هذه الميزة عمليات إدخال وإخراج فعالة، وهو أمر حاسم للحوسبة عالية الأداء والتطبيقات التي تتطلب بيانات كثيفة. يمكن للمستخدمين الآن إدارة هياكل البيانات المعقدة مع تحسين الأداء وقابلية النقل.

التثبيت والاستخدام

تم تبسيط عملية التثبيت لتشمل عملية بسيطة PI

أمر P: pip install nvidia-cupynumeric. تتضمن هذه التحديثات جميع الاعتمادات الرئيسية باستثناء MPI، والتي يمكن حلها بسهولة من خلال PyPI. تقدم NVIDIA إرشادات مفصلة حول إعداد وتشغيل cuPyNumeric على مجموعات SLURM، مع التأكيد على سهولة الاستخدام في بيئات متعددة العقد ومتعددة الرتب.

للحصول على مزيد من التفاصيل واستكشاف القدرات الشاملة لـ cuPyNumeric 25.03، تشجع NVIDIA المستخدمين على مراجعة ملاحظات الإصدار الرسمية والمساهمة في التطوير المستمر عبر مستودع GitHub.

مصدر الصورة: Shutterstock