Unternehmen, die CuPy verwenden
It is an open-source matrix library accelerated with NVIDIA CUDA. CuPy provides GPU accelerated computing with Python. It uses CUDA-related libraries including cuBLAS, cuDNN, cuRand, cuSolver, cuSPARSE, cuFFT and NCCL to make full use of the GPU architecture.
179
Unternehmen
Liste der Unternehmen, die CuPy verwenden
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"cupy\"
]
}"Technology
is any of
CuPy
Mitarbeiter48Medical Equipment ManufacturingCuPyHohe Konfidenz
Mitarbeiter27Computers and Electronics ManufacturingCuPyHohe Konfidenz
Mitarbeiter195Business Consulting and ServicesCuPyHohe Konfidenz
Mitarbeiter53kUmsatz$27BComputer Hardware ManufacturingCuPyMittlere Konfidenz
Mitarbeiter23kIT Services and IT ConsultingCuPyMittlere Konfidenz
Mitarbeiter377Defense and Space ManufacturingCuPyMittlere Konfidenz
Mitarbeiter100Technology, Information and InternetCuPyMittlere Konfidenz- Mitarbeiter21Umsatz$2.4MMedical Equipment ManufacturingCuPyMittlere Konfidenz
Mitarbeiter138Technology, Information and InternetCuPyMittlere Konfidenz
Mitarbeiter261Software DevelopmentCuPyMittlere Konfidenz
Wir haben Daten zu 179 Unternehmen und Nutzern, die CuPy verwenden. Unsere Liste der CuPy-Nutzer und -Kunden steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, einschließlich Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografischer Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Technologie-Nutzungsstatistiken und Marktanteil
Wie man CuPy-Nutzer anspricht
- Wie kann ich diese Liste anpassen?
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologie-Nutzung, Stellenanzeigen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
- Wie werde ich benachrichtigt, wenn Unternehmen diese Technologie übernehmen?
Sie können Benachrichtigungen für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Benachrichtigungen in Ihrem Posteingang, wenn neue Unternehmen diese Technologie nutzen.
- Wie importiere ich diese Daten in mein CRM?
Sie können diese Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Unternehmenswebsites, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um zu verstehen, welche Technologien Unternehmen einsetzen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einblicke und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends in der Branche widerspiegeln.
CuPy is a high-performance array library that enables accelerated computing with GPUs. It is an open-source library that is fully compatible with NumPy. CuPy allows users to write array-oriented code that runs efficiently on NVIDIA GPUs, providing a significant speedup for various mathematical operations compared to traditional CPU-based computation. This technology is particularly popular among data scientists and machine learning engineers who work with large datasets and complex algorithms that benefit from the parallel processing power of GPUs.
CuPy falls under the category of Data Science Tools, specifically focusing on enhancing computational performance for array operations in data science workflows. By leveraging the power of GPUs, CuPy enables faster computation and analysis of data, making it a valuable tool for professionals working in fields such as deep learning, scientific computing, and big data analytics. Its seamless integration with NumPy allows users to easily transition their existing code to take advantage of GPU acceleration without extensive modifications.
CuPy was founded in 2017 by the preferred Networks, Inc., a Japanese company specializing in deep learning research and development. The motivation behind the development of CuPy was to provide a performant alternative to NumPy that harnesses the capabilities of GPUs for faster and more efficient computation. Since its inception, CuPy has gained traction in the data science community and has seen steady adoption among developers and researchers looking to optimize their array-based operations.
As of the latest data available, CuPy holds a notable market share within the Data Science Tools category, with an increasing trend towards its adoption expected in the future. With the growing demand for high-speed computing solutions in data science and AI applications, CuPy is poised to continue its growth trajectory as more professionals recognize the benefits of GPU-accelerated computing for their work. The forecast indicates that CuPy is likely to expand its market share further as GPU technology becomes more prevalent in data-centric industries.