cuda-core 1.0 — Python‑обёртка для CUDA Runtime без C++

12 мая 2026 года NVIDIA объявила о выходе cuda-core v1.0.0 – первой стабильной версии библиотеки, которая открывает прямой доступ к CUDA Runtime из Python. Традиционно разработчики использовали PyCUDA, написание C‑расширений или ручные вызовы через ctypes, что требовало компиляции и глубоких знаний C++. cuda-core устраняет эту «тяжесть», предоставляя полностью Pythonic‑интерфейс:

• Компиляция ядер из строкового кода Python в PTX без промежуточных C++‑файлов;
• Управление памятью на GPU через привычные объекты numpy/cupy;
• Запуск ядер через простые функции‑обёртки, аналогичные torch.cuda.

Для проверки производительности команда проекта протестировала библиотеку на трёх видеокартах: RTX 4090, RTX 3090 и A100 80 GB. На всех устройствах cuda-core продемонстрировал сопоставимую скорость с нативным C++‑кодом, а накладные расходы на запуск ядер сократились в среднем на 15 % по сравнению с PyCUDA. При этом время разработки уменьшилось вдвое, поскольку не требовалось писать и поддерживать отдельный C++‑модуль.

Библиотека распространяется через PyPI (pip install cuda-core) и поддерживает CUDA 12.x. В репозитории уже доступны примеры: матричное умножение, свёртка, простейший нейронный слой. Планируется добавить поддержку Unified Memory и интеграцию с PyTorch в будущих минорных релизах.

cuda-core открывает новые возможности для исследователей и инженеров, позволяя быстро прототипировать GPU‑алгоритмы, не погружаясь в детали C++. Это особенно ценно для стартапов и учебных групп, где время разработки часто ограничено.