{"id":1261342,"date":"2026-08-26T08:20:16","date_gmt":"2026-08-26T08:20:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/1261342\/"},"modified":"2026-08-26T08:20:16","modified_gmt":"2026-08-26T08:20:16","slug":"nvidia-veroeffentlicht-cuda-python-1-0-direkter-zugriff-auf-cuda-ohne-c","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/1261342\/","title":{"rendered":"Nvidia ver\u00f6ffentlicht CUDA Python 1.0: Direkter Zugriff auf CUDA ohne C++"},"content":{"rendered":"<p>    close notice<\/p>\n<p class=\"notice-banner__text a-u-mb-0\">\n      This article is also available in<br \/>\n        <a href=\"https:\/\/www.heise.de\/en\/news\/Nvidia-Releases-CUDA-Python-1-0-Direct-Access-to-CUDA-Without-C-11426224.html\" class=\"notice-banner__link a-u-inline-link\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">English<\/a>.<\/p>\n<p>      It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.\n    <\/p>\n<p class=\"notice-banner__link a-u-mb-0\">\n    Don\u2019t show this again.\n<\/p>\n<p>Zusammen mit CUDA 13.3 ver\u00f6ffentlicht Nvidia CUDA Python 1.0 als direkte CUDA-Schnittstelle f\u00fcr Python auf der gleichen Ebene wie C++. Dabei b\u00fcndelt der Hersteller verschiedene Pakete und stellt sie unter einen einheitlichen Plan f\u00fcr Versionierung und Breaking Changes.<\/p>\n<p>        Weiterlesen nach der Anzeige<\/p>\n<p>Nach <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/cuda-python-1-0-stable-apis-one-foundation-full-platform-access\/\" rel=\"external noopener nofollow\" target=\"_blank\">Aussagen von Nvidia<\/a> macht das Paket Bibliotheken wie PyTorch, CuPy oder RAPIDS \u00fcberfl\u00fcssig, die Python-Entwicklerinnen und -Entwickler bislang ben\u00f6tigten, um die C++-Funktionen von CUDA nutzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die Kern-Komponente von CUDA Python, cuda.core, stellt Objekte f\u00fcr Ger\u00e4te, Streams und Speicher zur Verf\u00fcgung, die Entwickler auf verschiedenen Ebenen einsetzen k\u00f6nnen, beispielsweise f\u00fcr eigene Kernels oder zur Optimierung von bestehenden Anwendungen. Das Objektmodell sorgt auch f\u00fcr einen st\u00f6rungsfreien gemeinsamen Zugriff verschiedener Komponenten auf CUDA, da sie die gleichen zugrunde liegenden Objekte nutzen. Objekte lassen sich so \u00fcber die Grenzen der Bibliotheken und Anwendungen hinweg verwalten, was insbesondere auch f\u00fcr in der Latenz privilegierte Kernel (Green Context) gilt.<\/p>\n<p>      <a href=\"https:\/\/www.heise.de\/imgs\/18\/5\/1\/5\/3\/3\/0\/3\/cudacore-65fdebdb041045a0.webp\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><\/p>\n<p>  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"Infografik Aufbau CUDA Python\" height=\"1080\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg xmlns='http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg' width='696px' height='391px' viewBox='0 0 696 391'%3E%3Crect x='0' y='0' width='696' height='391' fill='%23f2f2f2'%3E%3C\/rect%3E%3C\/svg%3E\" style=\"aspect-ratio: 1920 \/ 1080; object-fit: cover;\" width=\"1920\"\/><\/p>\n<p>      <\/a><\/p>\n<p>cuda.core (unten) stellt den Python-Bibliotheken in der Mitte CUDA-Objekte zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p class=\"a-caption__source\">\n      (Bild:\u00a0Nvidia)\n    <\/p>\n<p>Die wichtigsten Bestandteile des neuen Pakets sind:<\/p>\n<ul class=\"rte__list rte__list--unordered\">\n<li>cuda.core: stellt in der CUDA-Laufzeitumgebung Objekte f\u00fcr Ger\u00e4te, Streams und Puffer zur Verf\u00fcgung<\/li>\n<li>cuda.compute: parallele Algorithmen der CUDA Core Compute Libraries (CCCL) zur Optimierung mit sort, scan, reduce, transform, unique, histogram, top-k usw.<\/li>\n<li>cuda.bindings: unmittelbare Bindungen f\u00fcr alle C-APIs<\/li>\n<li>cuda-pathfinder: ermittelt die installierten CUDA-Komponenten<\/li>\n<li>nvmath-python: Mathematikbibliotheken in Python<\/li>\n<\/ul>\n<p>Installieren l\u00e4sst sich die neue Python-Umgebung mit:<\/p>\n<p>        Weiterlesen nach der Anzeige<\/p>\n<p>pip install cuda-python cuda-cccl numba-cuda-mlir[cu13]<br \/>\nStabile und einheitliche Versionspl\u00e4ne<\/p>\n<p>Nvidia verspricht eine stabile API mit semantischer Versionierung und vorhersehbaren \u00c4nderungen: Breaking Changes gibt es nur in Major Releases und Funktionen entfallen nach klaren und vorhersehbaren Regeln. Die Dokumentation findet sich <a href=\"https:\/\/nvidia.github.io\/cuda-python\/latest\/\" rel=\"external noopener nofollow\" target=\"_blank\">auf GitHub<\/a> neben <a href=\"https:\/\/github.com\/NVIDIA\/cuda-python\" rel=\"external noopener nofollow\" target=\"_blank\">dem Repository<\/a>. Ein <a href=\"https:\/\/github.com\/NVIDIA\/accelerated-computing-hub\" rel=\"external noopener nofollow\" target=\"_blank\">weiteres Repo<\/a> bietet Lernmaterial.<\/p>\n<p>        Lesen Sie auchMehr anzeigenWeniger anzeigen<\/p>\n<p>(<a class=\"redakteurskuerzel__link\" href=\"https:\/\/www.heise.de\/news\/mailto:who@ix.de\" title=\"Wolf Hosbach\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">who<\/a>)<\/p>\n<p>\n      Dieser Link ist leider nicht mehr g\u00fcltig.\n    <\/p>\n<p>Links zu verschenkten Artikeln werden ung\u00fcltig,<br \/>\n      wenn diese \u00e4lter als 7\u00a0Tage sind oder zu oft aufgerufen wurden.\n    <\/p>\n<p><strong>Sie ben\u00f6tigen ein heise+ Paket, um diesen Artikel zu lesen. Jetzt eine Woche unverbindlich testen \u2013 ohne Verpflichtung!<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"close notice This article is also available in English. 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