Empresas que usan CuPy
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.
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empresas
Lista de empresas que usan CuPy
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
Empleados48Medical Equipment ManufacturingCuPyConfianza alta
Empleados27Computers and Electronics ManufacturingCuPyConfianza alta
Empleados195Business Consulting and ServicesCuPyConfianza alta
Empleados53kIngresos$27BComputer Hardware ManufacturingCuPyConfianza media
Empleados23kIT Services and IT ConsultingCuPyConfianza media
Empleados377Defense and Space ManufacturingCuPyConfianza media
Empleados100Technology, Information and InternetCuPyConfianza media- Empleados21Ingresos$2.4MMedical Equipment ManufacturingCuPyConfianza media
Empleados138Technology, Information and InternetCuPyConfianza media
Empleados261Software DevelopmentCuPyConfianza media
Tenemos datos sobre 179 empresas y usuarios que usan CuPy. Nuestra lista de usuarios y clientes de CuPy está disponible para descarga y viene enriquecida con información vital de la empresa, incluyendo clasificación de la industria, tamaño organizacional, ubicación geográfica, rondas de financiación y cifras de ingresos, entre otros.
Estadísticas de Uso de Tecnología y Cuota de Mercado
Cómo dirigirse a los usuarios de CuPy
- ¿Cómo personalizar esta lista?
Puedes personalizar estos datos según tus necesidades filtrando por geografía, industria, tamaño de la empresa, ingresos, uso de tecnología, ofertas de empleo y más. Puedes descargar los datos en formato Excel o CSV.
- ¿Cómo recibir alertas cuando las empresas adopten esta tecnología?
Puedes recibir alertas para estos datos. Puedes comenzar seleccionando la tecnología que te interesa y luego recibirás alertas en tu bandeja de entrada cuando haya nuevas empresas usando esa tecnología.
- ¿Cómo importar estos datos a mi CRM?
Puedes exportar estos datos a un archivo Excel, que puede ser importado a tu CRM. También puedes exportar los datos a una API.
Preguntas frecuentes
Nuestros datos provienen de ofertas de empleo recopiladas de millones de empresas. Monitoreamos estas ofertas en sitios web de empresas, bolsas de trabajo y otras plataformas de reclutamiento. Analizar las ofertas de empleo proporciona un método confiable para entender las tecnologías que las empresas están empleando, incluyendo su uso de herramientas internas.
Actualizamos nuestros datos diariamente para asegurar que accedas a la información más actualizada disponible. Este proceso de actualización frecuente garantiza que nuestros conocimientos e inteligencia reflejen los últimos desarrollos y tendencias dentro de la industria.
CuPy es una biblioteca de alta performance para arrays que permite el cálculo acelerado con GPUs. Es una biblioteca de código abierto que es compatible completamente con NumPy. CuPy permite a los usuarios escribir código orientado a arrays que se ejecuta con eficiencia en NVIDIA GPUs, proporcionando un aceleración significativa para operaciones matemáticas tradicionales comparadas con la computación basada en CPUs. Esta tecnología es particularmente popular entre científicos de datos y ingenieros de aprendizaje automatizado que trabajan con conjuntos de datos grandes y algoritmos complejos que beneficiarán del poder de proceso paralelo de las GPUs.
CuPy se clasifica en la categoría de Herramientas de Ciencia de datos, enfocándose específicamente en mejorar el rendimiento computacional para operaciones de arrays en fluujos de trabajo de ciencia de datos. Al utilizar el poder de las GPUs, CuPy permite una computación y análisis más rápidos de datos, convirtiéndose en una herramienta valiosa para profesionales que trabajan en campos como el aprendizaje automático, el cálculo científico y el análisis de datos. Su integración sincesa con NumPy permite a los usuarios transicionar fácilmente su código existente para aprovechar la aceleración por GPU sin necesidad de modificaciones extensas.
CuPy fue fundada en 2017 por Preferred Networks, Inc., una empresa japonesa especializada en la investigación y desarrollo de aprendizaje profundo. El objetivo detrás del desarrollo de CuPy era proporcionar una alternativa performante a NumPy que aproveche las capacidades de las GPUs para una computación más rápida y eficiente. Después de su lanzamiento, CuPy ha ganado tracción en la comunidad de ciencia de datos y ha visto una adopción constante entre desarrolladores y investigadores que buscan optimizar sus operaciones de arrays.
Según los datos más recientes disponibles, CuPy tiene una cuota notable en la categoría de Herramientas de Ciencia de datos, con una tendencia creciente hacia su adopción esperada en el futuro. Con la demanda creciente de soluciones de cálculo rápido en aplicaciones de ciencia de datos y AI, CuPy está predeterminado para continuar su trayectoria de crecimiento como más profesionales reconozcan los beneficios del cálculo acelerado con GPU para su trabajo. Se prevé que CuPy expanda su cuota de mercado aún más a medida que la tecnología de la GPU se vuelve más común en industrias centradas en datos.