NVIDIA/warp

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Compila funciones Python comunes en kernels que se ejecutan en CPU o GPU con CUDA.
• 02Los kernels son diferenciables y se integran con PyTorch, JAX y Paddle.
• 03Incluye primitivas para simulación física, procesamiento geométrico y robótica.
• 04Se instala desde PyPI como warp-lang, con dependencias opcionales para los ejemplos.
• 05Incluye ejemplos y notebooks tutoriales sobre simulación y optimización.

Casos de uso

• Ejecutar grandes simulaciones de partículas o fluidos en GPU NVIDIA desde Python.
• Crear simuladores diferenciables que envíen gradientes a un bucle de entrenamiento de PyTorch o JAX.
• Procesar geometría, por ejemplo, mediante raycasting de mallas o extracción de isosuperficies en Python.
• Crear prototipos de kernels de GPU sin escribir CUDA C++ a mano.

Inicio rápido

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   Instala Warp desde PyPI

   pip install warp-lang
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   Ejecuta el ejemplo de simulación de gravedad del código de Quick Start (guárdalo como archivo Python y ejecútalo)

Antes de usarlo

• !La aceleración CUDA en Linux y Windows requiere una GPU NVIDIA Turing (sm_75) o posterior y un controlador NVIDIA reciente.
• !Los wheels de macOS solo funcionan con CPU y no admiten la aceleración Metal.
• !Los entornos CUDA 12 necesitan un wheel +cu12 independiente o una compilación desde el código fuente.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es warp?

Framework de Python que compila funciones Python comunes con JIT para convertirlas en kernels que se ejecutan en CPU o GPU NVIDIA, para simulación, robótica y ML. Warp convierte funciones Python comunes en código de kernel eficiente mediante compilación JIT, para ejecutarlo en CPU o GPU. Está orientado a la simulación acelerada por GPU, la robótica, el procesamiento geométrico y el aprendizaje automático, e incluye primitivas para trabajar con física y geometría.

¿warp es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

warp es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿warp sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de warp fue el 6 nov 2026.

¿Para qué puedo usar warp?

Ejecutar grandes simulaciones de partículas o fluidos en GPU NVIDIA desde Python. Crear simuladores diferenciables que envíen gradientes a un bucle de entrenamiento de PyTorch o JAX. Procesar geometría, por ejemplo, mediante raycasting de mallas o extracción de isosuperficies en Python. Crear prototipos de kernels de GPU sin escribir CUDA C++ a mano.

¿Cómo se instala warp?

Instala Warp desde PyPI: pip install warp-lang Ejecuta el ejemplo de simulación de gravedad del código de Quick Start (guárdalo como archivo Python y ejecútalo)

¿Dónde consigo warp?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NVIDIA/warp