■ 概要（1行） 既存のNumPy/SciPyライブラリをそのまま利用できる、GPUアクセラレーション対応の科学技術計算用Pythonライブラリです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） NumPyライクなAPI設計により、コードの書き換えを最小限に抑えつつ、計算をNVIDIA CUDAやAMD ROCmなどのGPU上で実行し高速化できます。また、RawKernelsやStreamsなどの低レベルCUDA機能へのアクセスも可能で、極限的なパフォーマンスチューニングを可能にします。 これにより、大規模データセットを扱うAI、物理シミュレーション、金融モデリングなど、計算負荷の高い分野での利用が最適です。 ■ 結論（1行） PythonでGPUを利用した計算を行いたい技術者にとって、デファクトスタンダードかつ最も導入しやすいハイパフォーマンスコンピューティングツールです。