NVIDIA/warp

O que é?

Recursos principais

• 01Compila funções Python comuns em kernels executados na CPU ou em GPU com CUDA.
• 02Os kernels são diferenciáveis e se integram ao PyTorch, JAX e Paddle.
• 03Inclui primitivas para simulação física, processamento geométrico e robótica.
• 04Pode ser instalado pelo PyPI como warp-lang, com dependências opcionais para os exemplos.
• 05Inclui exemplos e notebooks tutoriais sobre simulação e otimização.

Casos de uso

• Executar grandes simulações de partículas ou fluidos em GPUs NVIDIA usando Python.
• Criar simuladores diferenciáveis que enviam gradientes para um loop de treinamento com PyTorch ou JAX.
• Processar geometria, por exemplo, com raycasting em malhas ou extração de isosuperfícies em Python.
• Prototipar kernels de GPU sem escrever CUDA C++ manualmente.

Início rápido

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   Instale o Warp pelo PyPI

   pip install warp-lang
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   Execute o exemplo de simulação de gravidade do código do Quick Start (salve-o como um arquivo Python e execute-o)

Antes de usar

• !A aceleração CUDA no Linux e no Windows requer uma GPU NVIDIA Turing (sm_75) ou mais recente e um driver NVIDIA atualizado.
• !Os wheels para macOS funcionam apenas com CPU e não oferecem suporte à aceleração Metal.
• !Ambientes CUDA 12 precisam de um wheel +cu12 separado ou de uma compilação a partir do código-fonte.

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Tópicos

Perguntas frequentes

O que é warp?

Framework Python que compila funções Python comuns com JIT em kernels executados na CPU ou em GPUs NVIDIA, para simulação, robótica e ML. O Warp transforma funções Python comuns em código de kernel eficiente, compilado com JIT e executado na CPU ou GPU. O framework é voltado à simulação acelerada por GPU, robótica, processamento geométrico e machine learning, e inclui primitivas para física e geometria.

warp é gratuito? Qual é a licença?

warp é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

warp ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de warp foi em 5 de nov. de 2026.

Para que posso usar warp?

Executar grandes simulações de partículas ou fluidos em GPUs NVIDIA usando Python. Criar simuladores diferenciáveis que enviam gradientes para um loop de treinamento com PyTorch ou JAX. Processar geometria, por exemplo, com raycasting em malhas ou extração de isosuperfícies em Python. Prototipar kernels de GPU sem escrever CUDA C++ manualmente.

Como instalar warp?

Instale o Warp pelo PyPI: pip install warp-lang Execute o exemplo de simulação de gravidade do código do Quick Start (salve-o como um arquivo Python e execute-o)

Onde consigo warp?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/NVIDIA/warp