GPU（グラフィックス処理装置）は、AI（人工知能）モデルのトレーニングや推論を支える欠かせない存在となった。GPUの力を最大限に引き出すため、多くの開発者がプログラミング言語「Python」を採用している。PythonがAI開発において人気を集める理由の一つ ...

深層学習モデルを扱う場合、GPUを活用することで計算速度を数倍~数十倍に高速化することできる。学習済みモデルの推論時はCPU実行でも待機可能な時間のスケールで収まる場面もあるが、学習まで行おうと思うと、GPU環境を構築することは必須に近い。

WSL2は進化を続け、現在では一般的なPython・Web・AI開発なら十分にこなせる環境となった。一方、Windows側ファイルへの大量I/OやUSB機器、特殊なネットワーク構成、GPU機能の完全な利用では、依然としてネイティブLinuxに分がある ...

OpenAI, the nonprofit venture whose professed mission is the ethical advancement of AI, has released the first version of the Triton language, an open source project that allows researchers to write ...

Follow these steps to launch your GPU-enabled JupyterLab environment using Brev. Welcome to the GPU Development in Python 101 tutorial. Since joining NVIDIA I’ve gotten to grips with the fundamentals ...

An end-to-end data science ecosystem, open source RAPIDS gives you Python dataframes, graphs, and machine learning on Nvidia GPU hardware Building machine learning models is a repetitive process.

英伟达发布最新版CUDA 13.1，官方直接定性：这是自2006年诞生以来最大的进步。 核心变化是推出全新的CUDA Tile编程模型，让开发者可以用Python写GPU内核，15行代码就能达到200行CUDA C++代码的性能。

然而，这一局面是否会持续下去呢？根据 Azul Systems 副 CTO Simon Ritter 的最新观点，他认为：2025 年将是 Python 在 AI 领域最后的辉煌年，而 Java 可能在未来的 18 个月到三年内超越 Python，成为企业级 AI 开发的主流选择。