NVIDIA CUDA-X ライブラリ
NVIDIA® CUDA® の基盤の上に構築された NVIDIA CUDA-X™ は、生成 AI や自律マシンから、気候モデリングや金融予測に至るまで、AI や高性能コンピューティングのユースケース全体で業界をリードする GPU 高速化を実現するように設計された、強力なライブラリ スイートです。リソースに制約のある IoT デバイスへのデプロイであれ、世界最大規模のスーパーコンピューターへのデプロイであれ、NVIDIA CUDA-X ライブラリは複雑なアルゴリズムの高度に最適化された実装を提供し、CPU のみの環境をはるかに凌駕するパフォーマンスを発揮します。アプリケーションを構築または拡張しようとする開発者向けに、CUDA-X は、あらゆる分野でハードウェア パフォーマンスを最大化する、最も効率的で使いやすい道を提供します。
コンポーネント
CUDA 数学ライブラリ
GPU アクセラレーテッド数学ライブラリは、分子力学、計算流体力学、計算化学、医用画像処理、地震探査などの分野における計算集約型アプリケーションの基盤となります。
科学コンピューティング ライブラリ
数学的な対称性、具体的には、分子構造、タンパク質、材料などの 3D ジオメトリ データに関する同変性を尊重するニューラル ネットワークを必要とするアプリケーション向け。
cuEquivariance
ジオメトリを認識するニューラル ネットワーク、特に、3D 空間でデータの回転と平行移動を処理するニューラル ネットワークの構築と実行を高速化するために設計されたオープンソース Python ライブラリ。
詳細を見るNVIDIA ALCHEMI
化学物質および材料 (バッテリー材料、触媒、OLED、美容剤) の発見を高速化するための、特定分野の NVIDIA NIM™ マイクロサービスとツールキットのコレクション。
詳細を見るcuLitho
ナノスケールのコンピューティング リソグラフィの現代的な課題をターゲットにしているこのライブラリは、ツールとアルゴリズムを最適化し、GPU を使用したコンピューティング リソグラフィと半導体製造を高速化します。
詳細を見る物理ライブラリ
計算物理学、マルチ物理学、量子物理学、気象モデリングなどの分野にわたるシミュレーションを高速化する GPU アクセラレーテッド物理学ライブラリとフレームワーク。
NVIDIA Warp
計算物理学、AI、最適化ワークフロー向けの GPU 高速化を実現し、シミュレーション AI、ロボティクス、機械学習向けのカーネルベースのプログラムを可能にする、特化型オープンソースの Python フレームワークです。
NVIDIA PhysicsNeMo
大規模な AI 物理モデルの構築、トレーニング、ファインチューニング向けのオープンソース Python フレームワークです。
NVIDIA Earth-2
プロフェッショナルグレードの気象および気候 AI へのグローバルなアクセスを民主化する、オープン モデル、ライブラリ、フレームワークの包括的なファミリーです。
量子コンピューティング ライブラリ
量子コンピューティング向けのシミュレーション、HPC 統合、AI の実現。
cuQuantum
量子コンピューティング シミュレーションを高速化するための、高度に最適化されたライブラリのセット。
cuPQC
ポスト量子暗号化 (PQC) ワークフローを高速化するための、最適化されたライブラリの SDK。
CUDA-Q QEC
ノイズ耐性のある量子アルゴリズムとエラー軽減のシミュレーションおよび実装のためのライブラリ。
CUDA-Q ソルバー
ハイブリッド量子古典最適化および変分ワークロード向けの GPU アクセラレーテッド ソルバー。
ディープラーニング コア ライブラリ
CUDA と GPU の特化型ハードウェア コンポーネントを使用するディープラーニング アプリケーション向けの GPU アクセラレーテッド ライブラリ。
NVIDIA cuDNN
ディープラーニング向けのディープ ニューラル ネットワークの構築ブロック (「プリミティブ」) の GPU アクセラレーテッド ライブラリ。
NVIDIA TensorRT™ と TensorRT LLM
パフォーマンスに優れたディープラーニング推論オプティマイザーと本番環境デプロイメント用のランタイム
CUTLASS
NVIDIA Tensor コアを対象とした高性能カーネルを構築するための、モジュール式 C++ テンプレートと Python DSL。
FlashInfer
GPU アクセラレーテッド カーネル ライブラリ。推論向けの Python API を介してアクセス可能で、注意、MoE、GEMM、通信、その他のニューラル ネットワーク操作を最適化します。
並列アルゴリズム ライブラリ
CUDA コア コンピューティング ライブラリ (CCCL) は、C++ と Python での GPU アクセラレーテッド アルゴリズムを提供します。 これらは、自然科学、物流、旅行計画などにおける複雑な課題を解決するために、最適化された並列プリミティブを提供します。
Thrust
開発者は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、複雑な GPU アクセラレーテッド アルゴリズムをハイレベルの API に実装できる、C++ STL を基盤とする強力なデータ並列ライブラリです。
CUB
CUDA カーネル オーサリング向けの協調プリミティブ。CUDA プログラミング モデル全体で、ワープ全体、ブロック全体、デバイス全体の集合プリミティブを提供します。
cuda.compute
高性能なデバイスレベルの CCCL アルゴリズム向けの Pythonic インターフェイスにより、開発者は Python ワークフロー内で直接 CUDA 並列処理を活用できます。
cuda.parallel
ソート、スキャン、リダクションなどの分散型およびローカル並列パターン向けに標準化され、最新の NVIDIA GPU アーキテクチャ向けに最適化されたプリミティブ。
データ処理ライブラリ
表、テキスト、画像データのデータ処理ワークフローを高速化する、GPU で高速化されたライブラリ。
cuDF
コードを変更することなく、pandas、Polars、Apache Spark を使用した表形式データの処理を高速化します。
cuVS
GPU ネイティブな Nearest Neighbors アルゴリズム CAGRA による世界クラスのパフォーマンスを含む、データ マイニングとセマンティック検索アプリケーション向けのベクトル検索を高速化します。
cuML
コードを変更することなく、scikit-learn、UMAP、HDBSCAN、Apache Spark における ML アルゴリズムを高速化します。
cuOpt
数百万もの変数と制約がある大規模な問題に対処するために設計された、オープンソースの GPU アクセラレーテッド意思決定最適化エンジンであり、意思決定の高速化を実現します。
cuGraph
GPU アクセラレーテッド NetworkX により、グラフ分析をスケールアップおよび高速化します。
NeMo Curator
生成 AI モデルの精度向上のため、トレーニングやカスタマイズ用にテキスト、画像、動画データを大規模に処理するとともに、合成データ生成のための構築済みパイプラインを提供します。
Morpheus
大量のリアルタイム データを分析するための、サイバーセキュリティ AI パイプラインを最適化するオープン アプリケーション フレームワーク。
nvComp
AI トレーニング、HPC、データ サイエンス、分析アプリケーション向けに、ストレージのフットプリントを最小化し、データ転送レートを高速化する高スループットの GPU アクセラレーテッド圧縮および解凍ライブラリ。
GPUDirect Storage
NVIDIA GPUDirect Storage は、NVMe や NVMe over Fabrics (NVMe-oF) などのローカル ストレージまたはリモート ストレージと GPU メモリとの間で直接的なデータ パスを構築します。
Dask
Dask 上の NVIDIA RAPIDS により、データ サイエンス パイプラインを複数のノードに拡張します。
画像とビデオ ライブラリ
CUDA と GPU の特化型ハードウェア コンポーネントを使用する、画像および動画のデコード、エンコーディング、処理向けの GPU アクセラレーテッド ライブラリ。
nvImageCodec
高スループットの画像エンコーディングとデコード向けの統合インターフェイスを備えた GPU アクセラレーテッド 画像コーデック ライブラリは、幅広いコーデック プラグイン向けの拡張可能なフレームワークとして構築されています。
NVIDIA DALI
画像、動画、音声モダリティに関するディープラーニング アプリケーションを高速化する、データの読み込みと前処理向けの GPU アクセラレーテッド ライブラリ。
CV-CUDA
ビジョン AI パイプラインにおける高性能な GPU アクセラレーテッドな前処理および後処理向けのオープンソース ライブラリ。
cuCIM
生物医学、地理空間、材料、医療、リモートセンシングのユース ケースにおける多次元画像向けの、オープンソースのアクセラレーテッド コンピューター ビジョンと画像処理ライブラリです。
NVIDIA パフォーマンス プリミティブ (NPP)
フィルタリング、色変換、画像操作など、CUDA ベースの 2D 画像および信号処理向けの、高度に最適化されたプリミティブの GPU アクセラレーテッド ライブラリです。
NVIDIA ビデオ コーデック SDK
Windows および Linux でのハードウェア アクセラレーションによるビデオ エンコードとデコード。
NVIDIA Optical Flow SDK
画像間のピクセルの相対運動を計算する専用の NVIDIA GPU の最新のハードウェア機能を提供します。
通信ライブラリ
パフォーマンスを最適化したマルチ GPU とマルチノード通信プリミティブ。
NVSHMEM
OpenSHMEM の片側通信モデルを基盤として、GPU メモリ全体に分割されたグローバル アドレス空間を提供します。
NCCL
低遅延を維持しながら帯域幅を最大化する、高速なマルチ GPU、マルチノード通信向けのオープンソース ライブラリ。
NIXL
低遅延の推論転送ライブラリ、GPU、メモリ階層、ストレージ間での KV キャッシュとテンソルの移動を実現します。
パートナー ライブラリ
OpenCV
コンピューター ビジョン、画像処理、機械学習向けの GPU アクセラレーテッド オープンソース ライブラリが、リアルタイムの運用をサポートするようになりました。
FFmpeg
オーディオおよびビデオ処理向けのプラグイン ライブラリを備えた、オープンソースのマルチメディア フレームワーク。
ArrayFire
マトリクス、信号、画像処理向けの GPU アクセラレーテッド オープンソース ライブラリ。
MAGMA
Magma による、ヘテロジニアス・アーキテクチャ向けの GPU 高速化線形代数ルーチン。
IMSL Fortran 数値ライブラリ
RogueWave による数学、信号、画像処理、および統計に関する機能を備えた GPU アクセラレーション型オープンソース Fortran ライブラリ。
Gunrock
GPU 向けに特別に設計されたグラフ処理向けのライブラリ。
CHOLMOD
SuiteSparse 線形代数パッケージに含まれる、スパース直接法ソルバー向けの GPU 高速化関数（作成者：Prof.）。
Triton Ocean SDK
Triton による、ゲーム、シミュレーション、トレーニング アプリケーションにおける海洋、水域のリアルタイムの視覚シミュレーション。
CUVIlib
医療、産業、防衛の分野における画像処理アプリケーションを高速化するためのプリミティブ。
CuPy
Python を活用した GPU アクセラレーテッド コンピューティング向けのオープンソース アレイ ライブラリ。NumPy/SciPy 互換のインターフェイスを提供します。
関連情報
関連ドキュメント
トレーニング
コミュニティ
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