Peter Zhang
23 Nisan 2025 13:20
NVIDIA, cuPyNumeric 25.03’ü açık kaynak olarak yayınladı ve PIP kurulumu ile yerel HDF5 desteği ile erişilebilirliğini artırarak çoklu GPU hesaplamada şeffaflık ve işbirliğini teşvik etti.
NVIDIA, cuPyNumeric 25.03 kütüphanesinin artık tamamen açık kaynak olduğunu duyurdu ve bu, gelişiminde önemli bir dönüm noktası. Güncelleme, PIP kurulumu ve yerel HDF5 IO desteği gibi güçlü yeni yetenekler sunuyor, <a href="https://developer.nvid
Tam Açık Kaynağa Geçiş
Bu son sürümle birlikte, NVIDIA cuPyNumeric’in tüm yığınını, onu destekleyen Legate çerçevesi ve çalışma zamanı katmanı ile birlikte Apache 2 lisansı altında açık kaynak hale getirmiştir. Bu geçiş, NVIDIA’nın geliştirme topluluğunda şeffaflık, yeniden üretilebilirlik ve işbirliğini teşvik etme taahhüdünü vurgulamaktadır. Açık kaynak doğası, katkıda bulunanların sistemi engeller olmadan keşfetmesine, denetlemesine ve geliştirmesine olanak tanır.
PIP Kurulum Desteği
Daha önce yalnızca conda aracılığıyla kurulabilen cuPyNumeric, artık PIP kullanılarak kurulabilir hale gelmiştir ve bu da kurulum sürecini önemli ölçüde basitleştirmektedir. Bu iyileştirme, iş akışlarına, sanal ortamlara ve CI boru hatlarına daha kolay entegrasyonu kolaylaştırmaktadır. PyPI’deki cuPyNumeric paketi, tek düğümlü birden fazla GPU ve çoklu GPU çok düğümlü kümeleri destekleyen çok düğümlü ve çok sıralı yeteneklere sahiptir.
Yerel HDF5 IO Desteği
cuPyNumeric 25.03’ün bir diğer dikkat çekici özelliği, büyük veri setlerinin işlenmesini optimize eden GPU Direct Storage aracılığıyla HDF5 için yerel destek sunmasıdır. Bu özellik, yüksek performanslı hesaplama ve veri yoğun uygulamalar için kritik olan verimli IO işlemlerini garanti eder. Kullanıcılar artık karmaşık veri yapılarıyla geliştirilmiş performans ve taşınabilirlik ile yönetim yapabilirler.
Kurulum ve Kullanım
Kurulum süreci, basit bir PI ile başlamayı içerecek şekilde düzenlenmiştir.
P komutu: pip install nvidia-cupynumeric. Bu güncelleme, MPI hariç tüm ana bağımlılıkları bir arada sunar; MPI ise PyPI üzerinden kolayca çözülebilir. NVIDIA, cuPyNumeric’in SLURM kümelerinde kurulumu ve çalıştırılması konusunda ayrıntılı rehberlik sağlar ve çok düğümlü ve çok sıralı ortamlarda kullanım kolaylığını vurgular.
Daha fazla ayrıntı için ve cuPyNumeric 25.03’ün kapsamlı yeteneklerini keşfetmek üzere, NVIDIA kullanıcıları resmi sürüm notlarını gözden geçirmeye ve GitHub deposu aracılığıyla devam eden geliştirmeye katkıda bulunmaya teşvik eder.
Görsel kaynağı: Shutterstock
