Custom CUDA Kernels in Python Writing custom CUDA kernels, while more challenging than writing GPU accelerated ufuncs, provides developers with tremendous flexibility for the types of functions they ...

2つのシステムからなっていると考えればよろしいかと思います。 CPU対象とCUDA対象。 CPUの場合には、基本的にはPythonで書かれているものをそのまま高速にするという発想です。 ただ、コンパイルですから、すべては対応できない。

Bend by default executes code on CPU and GPU in parallel with Python-like syntax, making it a great choice for developers getting started with GPU development.

NVIDIAは3月18日(米国時間)、オープンソース言語「Python」でも、NVIDIA CUDA並列プログラミング・モデルによるGPUアクセラレーションを活用してHPCや ...

NVIDIAはCUDA 4の時代から、CPUとGPUのメモリを統一した仮想アドレスでアクセスできるUVA (Unified Virtual Address)というメカニズムをサポートしている。

For access to NVIDIA CPU & GPU Math Libraries, please refer to nvmath-python. CUDA Python is currently undergoing an overhaul to improve existing and bring up new components. All of the previously ...

WSLへCUDA toolkitをインストールする ubuntuではなく、 必ずwsl-ubuntuのものを用いる。 ubuntuのものはcuda-driverまで含まれてしまい、Windowsのdriverを使わなければならない部分を上書きしてしまう。 こうなるとwsl-ubuntuの再インストールをしたほうが早い。