英伟达 CUDA 架构师在 GPU 技能大会上表明：

咱们一直在尽力将加快 Python 核算引进 CUDA 技能栈，保证能够天然融入到 Python 开发流程。架构深度集成了 JIT Compilation，支撑者加许多 ML 开发者运用 Python，协助尤其是开发快AI开对 AI 和机器学习开发者来说是严重利好，现在支撑 Python 后将会大幅度简化开发者的发进作业。检查全文：https://ourl.co/108657。程蓝

cuPyNumeric 库：这是英伟一个与 NumPy 兼容的库，

不过在最近举行的达为带原点网 GPU 技能大会上，

一致的其专 API 接口：CUDA Python 供给了一套规范的低等级接口，

依据 GitHub 2024 年开源数据查询，架构协助开发者加快 AI 开发进程。支撑者加而 Python 则是协助现在十分盛行的编程开发言语。明显这种壁垒肯定会约束 CUDA 在 Python 开发者社区中的遍及。让 Python 支撑成为一流支撑，早在 2024 年 GPU 技能大会上英伟达工程师就表明英伟达还在探究比如 Rust 和 Julia 等编程开发言语，掩盖 CUDA 主机 API 的悉数功用，

CUDA Python 中心特性包含：

CUDA Core：对 CUDA Runtime 的 Pythonic 从头设想，这种规划明显减少了依靠项并提升了开发功率。而是为 Python 开发者量身打造的 Pythonic 体会，当然英伟达支撑 Python 也会稳固英伟达在数据中心 GPU 商场的领先地位。而此前 CUDA 首要依靠于 C 言语和 C++ 言语，但从事 AI 和 ML 的开发者一般运用 Python，开发者不需求调用外部命令行编译器即可完结 GPU 核算，在没有开源社区参加所以 CUDA 也存在许多约束，开发者只需求更改一行导入指令，招引更广泛的开发者集体。但长时间依靠 CUDA 对 Python 的支撑仅停留在东西层面，还增强了不同加快库之间的互操作性。该库为数据科学和机器学习开发者供给无缝的过渡体会。Python 在 2024 年现已超越 JavaScript 成为全球最受欢迎的编程言语，专有意味着并非开源因此在软件开发和支撑方面都由英伟达自己做主，即可将本来运转在 CPU 上的 NumPy 代码迁移到 GPU 上运转，