cuPyNumeric 分片数据并行加载

• 唯一标识：cupynumeric-parallel-data-load
• 显示名称：cuPyNumeric 分片数据并行加载
• 能力摘要：针对多文件 .npy、Parquet/Arrow、原始二进制、分片 HDF5 或自定义布局，使用 Legate 分区与任务启动并行填充分布式 cuPyNumeric 数组；对单文件 .npy 和 HDF5 优先采用内建加载器。

案例素材

1. 遥感数据按日期生成不同长度的 .npy 分片，预先读取元数据确认 dtype 和尾部形状一致，再按 axis 0 划分全局数组，由多个 GPU 任务各自加载分片。
2. 数据仓库只能导出 Parquet，任务体使用相应读取器将各分区转换为连续数组块；分区数按机器处理器而非文件个数设定，避免少文件限制 GPU 利用率。
3. 单一 HDF5 文件时不重复实现自定义加载器，而直接使用 HDF5 技能的分布式 API；加载后验证全局 shape、每分片偏移和无缺口覆盖。