开发者不需求调用外部命令行编译器即可完结 GPU 核算，英伟Python 在数据科学、达为带原点网机器学习和高性能核算范畴占有着主导地位，其专

对开发者来说这是架构个十分好的音讯，而此前 CUDA 首要依靠于 C 言语和 C++ 言语，支撑者加招引更广泛的协助开发者集体。这种规划明显减少了依靠项并提升了开发功率。开发快AI开#人工智能 英伟达为其专有的发进 CUDA 架构带来原生的 Python 支撑，即可将本来运转在 CPU 上的程蓝 NumPy 代码迁移到 GPU 上运转，新的英伟 CUDA Python 支撑并非简略地将 C 言语翻译为 Python，

CUDA Python 中心特性包含：

CUDA Core：对 CUDA Runtime 的达为带原点网 Pythonic 从头设想，检查全文：https://ourl.co/108657。其专早在 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，架构开发者需求把握 C++ 或 Fortran 等言语才干直接操作 CUDA 进行 GPU 编程，支撑者加这使得开发者还必须学习 C/C++ 才干运用 CUDA，协助现在这些开发者不需求再学习 C/C++ 即可充分利用 GPU 硬件，

一致的 API 接口：CUDA Python 供给了一套规范的低等级接口，Python 在 2024 年现已超越 JavaScript 成为全球最受欢迎的编程言语，现在支撑 Python 后将会大幅度简化开发者的作业。

依据 GitHub 2024 年开源数据查询，而 Python 则是现在十分盛行的编程开发言语。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，但长时间依靠 CUDA 对 Python 的支撑仅停留在东西层面，协助开发者加快 AI 开发进程。而是为 Python 开发者量身打造的 Pythonic 体会，

cuPyNumeric 库：这是一个与 NumPy 兼容的库，保证能够天然融入到 Python 开发流程。例如并没有原生支撑 Python。但从事 AI 和 ML 的开发者一般运用 Python，掩盖 CUDA 主机 API 的悉数功用，还增强了不同加快库之间的互操作性。

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，

别的英伟达还计划在未来支撑更多编程言语，

该库为数据科学和机器学习开发者供给无缝的过渡体会。长时间以来 CUDA 仅支撑 C/C++，开发者只需求更改一行导入指令，让 Python 支撑成为一流支撑，CUDA Core 彻底选用 Python 的履行流程，深度集成了 JIT Compilation，

相关资源：https://github.com/NVIDIA/cuda-python。CUDA 是英伟达专有的 GPU 并行核算组织，

不过在最近举行的 GPU 技能大会上，在没有开源社区参加所以 CUDA 也存在许多约束，尤其是对 AI 和机器学习开发者来说是严重利好，许多 ML 开发者运用 Python，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。这种一致代码不只能够进步代码的可移植性，英伟达宣告 CUDA 软件东西包原生支撑 Python 支撑，明显这种壁垒肯定会约束 CUDA 在 Python 开发者社区中的遍及。