Bedrijven die CuPy gebruiken
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
bedrijven
Lijst van bedrijven die CuPy gebruiken
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
Werknemers48Medical Equipment ManufacturingCuPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers27Computers and Electronics ManufacturingCuPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers195Business Consulting and ServicesCuPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers53kOmzet$27BComputer Hardware ManufacturingCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
Werknemers23kIT Services and IT ConsultingCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
Werknemers377Defense and Space ManufacturingCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
Werknemers100Technology, Information and InternetCuPyGemiddelde betrouwbaarheid- Werknemers21Omzet$2.4MMedical Equipment ManufacturingCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
Werknemers138Technology, Information and InternetCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
Werknemers261Software DevelopmentCuPyGemiddelde betrouwbaarheid
We hebben gegevens over 179 bedrijven en gebruikers die CuPy gebruiken. Onze lijst van CuPy gebruikers en klanten is beschikbaar voor download en is verrijkt met essentiële bedrijfsgegevens, waaronder industrieclassificatie, organisatiegrootte, geografische locatie, financieringsrondes en omzetcijfers, onder andere.
Statistieken over Technologiegebruik en Marktaandeel
Hoe CuPy gebruikers te targeten
- Hoe kan ik deze lijst aanpassen?
Je kunt deze gegevens aanpassen aan jouw behoeften door te filteren op geografie, industrie, bedrijfsomvang, omzet, technologiegebruik, vacatures en meer. Je kunt de gegevens downloaden in Excel- of CSV-formaat.
- Hoe word ik gewaarschuwd wanneer bedrijven deze technologie adopteren?
Je kunt meldingen ontvangen voor deze gegevens. Je kunt beginnen door de technologie te selecteren waarin je geïnteresseerd bent en vervolgens ontvang je meldingen in je inbox wanneer er nieuwe bedrijven zijn die die technologie gebruiken.
- Hoe importeer ik deze gegevens in mijn CRM?
Je kunt deze gegevens exporteren naar een Excel-bestand, dat kan worden geïmporteerd in je CRM. Je kunt de gegevens ook exporteren naar een API.
Veelgestelde vragen
Onze gegevens zijn afkomstig van vacatures die verzameld zijn van miljoenen bedrijven. We monitoren deze vacatures op bedrijfswebsites, vacaturebanken en andere wervingsplatforms. Het analyseren van vacatures biedt een betrouwbare methode om te begrijpen welke technologieën bedrijven gebruiken, inclusief hun gebruik van interne tools.
We verversen onze gegevens dagelijks om ervoor te zorgen dat je toegang hebt tot de meest actuele informatie. Dit frequente updateproces garandeert dat onze inzichten en intelligentie de laatste ontwikkelingen en trends binnen de industrie weerspiegelen.
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.