Paquet : python-pycuda (2018.1.1-3) [contrib]

[ Paquet source : pycuda  ]

Python module to access Nvidia‘s CUDA parallel computation API

PyCUDA lets you access Nvidia‘s CUDA parallel computation API from Python. Several wrappers of the CUDA API already exist–so what’s so special about PyCUDA?

 * Object cleanup tied to lifetime of objects. This idiom, often called
   RAII in C++, makes it much easier to write correct, leak- and crash-free
   code.  PyCUDA knows about dependencies, too, so (for example) it won’t
   detach from a context before all memory allocated in it is also freed.
 * Convenience. Abstractions like pycuda.driver.SourceModule and
   pycuda.gpuarray.GPUArray make CUDA programming even more convenient than
   with Nvidia’s C-based runtime.
 * Completeness. PyCUDA puts the full power of CUDA’s driver API at your
   disposal, if you wish.
 * Automatic Error Checking. All CUDA errors are automatically translated
   into Python exceptions.
 * Speed. PyCUDA’s base layer is written in C++, so all the niceties
   above are virtually free.
 * Helpful Documentation.

Autres paquets associés à python-pycuda

• dep: libboost-python1.67.0

  bibliothèque Boost.Python

• dep: libboost-thread1.67.0

  multitâche portable pour C++

• dep: libc6 (>= 2.14)

  bibliothèque C GNU : bibliothèques partagées
  un paquet virtuel est également fourni par libc6-udeb

• dep: libcuda1 (>= 340)

  NVIDIA CUDA Driver Library

• dep: libcurand9.2

  NVIDIA cuRAND Library

• dep: libgcc1 (>= 1:3.0)

  bibliothèque de prise en charge de GCC

• dep: libstdc++6 (>= 5.2)

  bibliothèque standard C++ de GNU v3

• dep: nvidia-cuda-toolkit

  NVIDIA CUDA development toolkit

• dep: python

  langage interactif de haut niveau orienté objet (version Python2)

  dep: python (<< 2.8)

  dep: python (>= 2.7~)

• dep: python-appdirs (>= 1.4.0)

  determining appropriate platform-specific directories (Python 2)

• dep: python-decorator (>= 3.2.0)

  simplification de l’utilisation de décorateurs en Python par les programmeurs

• dep: python-mako

  modelage rapide et léger pour la plate-forme Python

• dep: python-numpy (>= 1:1.16.0~rc1)

  gestion rapide des tableaux avec Python

• dep: python-numpy-abi9

  paquet virtuel fourni par python-numpy

• dep: python-pytools (>= 2011.5)

  big bag of things supplementing Python standard library

• rec: python-pycuda-doc

  module to access Nvidia‘s CUDA computation API (documentation)

• sug: python-matplotlib

  système de traçage basé sur Python dans un style similaire à celui Matlab

• sug: python-opengl

  liaisons de Python pour OpenGL – Python 2

• sug: python-pycuda-dbg

  Python module to access Nvidia‘s CUDA API (debug extensions)

• sug: python-pytest

  Simple, powerful testing in Python

Télécharger python-pycuda

Télécharger pour toutes les architectures proposées

Architecture	Taille du paquet	Espace occupé une fois installé	Fichiers
amd64	308,2 ko	1 954,0 ko	[liste des fichiers]