CuPy을(를) 사용하는 기업
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.
CuPy을(를) 사용하는 기업 목록
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
직원 수48Medical Equipment ManufacturingCuPy신뢰도 높음
직원 수27Computers and Electronics ManufacturingCuPy신뢰도 높음
직원 수195Business Consulting and ServicesCuPy신뢰도 높음
직원 수53k수익$27BComputer Hardware ManufacturingCuPy신뢰도 보통
직원 수23kIT Services and IT ConsultingCuPy신뢰도 보통
직원 수377Defense and Space ManufacturingCuPy신뢰도 보통
직원 수100Technology, Information and InternetCuPy신뢰도 보통- 직원 수21수익$2.4MMedical Equipment ManufacturingCuPy신뢰도 보통
직원 수138Technology, Information and InternetCuPy신뢰도 보통
직원 수261Software DevelopmentCuPy신뢰도 보통
우리는 CuPy을(를) 사용하는 179개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 CuPy 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
CuPy 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
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.