Aziende che usano 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.
179
aziende
Elenco delle aziende che utilizzano 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
Dipendenti48Medical Equipment ManufacturingCuPyAffidabilità alta
Dipendenti27Computers and Electronics ManufacturingCuPyAffidabilità alta
Dipendenti195Business Consulting and ServicesCuPyAffidabilità alta
Dipendenti53kFatturato$27BComputer Hardware ManufacturingCuPyAffidabilità media
Dipendenti23kIT Services and IT ConsultingCuPyAffidabilità media
Dipendenti377Defense and Space ManufacturingCuPyAffidabilità media
Dipendenti100Technology, Information and InternetCuPyAffidabilità media- Dipendenti21Fatturato$2.4MMedical Equipment ManufacturingCuPyAffidabilità media
Dipendenti138Technology, Information and InternetCuPyAffidabilità media
Dipendenti261Software DevelopmentCuPyAffidabilità media
Abbiamo dati su 179 aziende e utenti che utilizzano CuPy. Il nostro elenco di utenti e clienti di CuPy è disponibile per il download e viene arricchito con specifiche aziendali essenziali, tra cui classificazione del settore, dimensione organizzativa, posizione geografica, round di finanziamento e cifre di fatturato, tra gli altri.
Statistiche sull'Uso della Tecnologia e Quota di Mercato
Come mirare agli utenti di CuPy
- Come personalizzare questo elenco?
Puoi personalizzare questi dati in base alle tue esigenze filtrando per geografia, settore, dimensione aziendale, fatturato, uso della tecnologia, offerte di lavoro e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
- Come essere avvisati quando le aziende adottano questa tecnologia?
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia di tuo interesse e riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
- Come importare questi dati nel mio CRM?
Puoi esportare questi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web aziendali, bacheche di lavoro e altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro fornisce un metodo affidabile per comprendere le tecnologie che le aziende stanno impiegando, incluso il loro uso di strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più attuali disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente assicura che i nostri approfondimenti e la nostra intelligenza riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno del settore.
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.