用于将 cuPyNumeric 分布式数组高效并行读写到 HDF5 文件，支持虚拟数据集写入、分块读取以及通过 GPUDirect Storage 加速 GPU 端数据加载。适用于科学计算、HPC 数据流水线以及需要以单文件 .h5/.hdf5 持久化或加载大规模分布式数组的场景。关键词：cuPyNumeric、HDF5、legate、并行I/O、分布式数组、HPC、数据加载、数据存储、GPUDirect Storage。

评估 NumPy 代码迁移至 cuPyNumeric（分布式多GPU数组计算库）前的准备度。静态分析源码，识别可扩展模式和阻塞项，输出 READY/LIGHT REFACTOR/SIGNIFICANT REFACTOR/NOT RECOMMENDED 裁决及重构指引。该技能适用于迁移前评估、扩展性分析、重构规划。SEO关键词：cuPyNumeric迁移、NumPy GPU扩展、分布式数组、预迁移评估、cuPyNumeric Doctor、代码重构。

此技能提供 cuPyNumeric 的 conda/pip 安装与验证指南，涵盖 GPU/CPU 变体选择、冒烟测试和 GPU 使用检查，并给出了故障排除方法。关键词：cuPyNumeric、Legate、NumPy、conda、pip、GPU、分布式计算、安装验证、CONDA_OVERRIDE_CUDA。

将磁盘上分片存储的数据集并行加载到cuPyNumeric分布式数组。利用Legate叶任务实现多GPU/CPU/OMP读取，支持各分片行数不一致。没有内置加载器时的首选方案。关键词：cuPyNumeric、Legate、并行数据IO、分片数据、分布式数组、GPU加速、手动分区、叶@task。