Numba

optimize-for-gpu aide à faire passer du Python limité par le CPU vers du code NVIDIA GPU, en choisissant la bonne bibliothèque. Utilisez-le pour les tableaux, les dataframes, les pipelines ML, l’analyse de graphes, l’imagerie, les traitements géospatiaux, la recherche vectorielle et les noyaux personnalisés. Il guide les choix entre CuPy, cuDF, cuML, cuGraph, cuCIM, cuVS, KvikIO, Numba CUDA et Warp, avec des conseils pratiques d’utilisation de optimize-for-gpu et de migration.