Py之cupy：cupy的简介、安装、使用方法之详细攻略

脑壳有包 2022-09-19 13:42:22  51770

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cupy的简介

CuPy: NumPy-like API accelerated with CUDA。CuPy是NumPy兼容多维数组在CUDA上的实现。这个包（cupy）是一个源发行版。对于大多数用户，建议使用预构建的wheel 分布。
CuPy是一个开源矩阵库，使用NVIDIA CUDA加速。CuPy使用Python提供GPU加速计算。CUPY使用CUDA相关库，包括 CuBLAS、CUDNN、Curand、CuoSver、CuPaSeSE、Cufft和NCCL，以充分利用GPU架构。图中显示库比比纽比加速。他们中的大多数人在使用CuPy开箱即用的GPU上表现良好。CuPy加速了一些超过100倍的操作，你可以在单个GPU中阅读原始的基准文章CuPy加速（RAPIDS AI）。

cupy的安装

pip install cupy


 For CUDA 8.0
pip install cupy-cuda80
 
 For CUDA 9.0
pip install cupy-cuda90
 
 For CUDA 9.1
pip install cupy-cuda91
 
 For CUDA 9.2
pip install cupy-cuda92
 
 For CUDA 10.0
pip install cupy-cuda100
 
 For CUDA 10.1
pip install cupy-cuda101
 
 Install CuPy from source
pip install cupy

cupy的使用方法


import cupy as cp
x = cp.arange(6).reshape(2, 3).astype('f')
print(x, x.sum(axis=1))
 
 
 
-meta">>>> x = cp.arange(6, dtype='f').reshape(2, 3)
-meta">>>> y = cp.arange(3, dtype='f')
-meta">>>> kernel = cp.ElementwiseKernel(
-meta">...     'float32 x, float32 y', 'float32 z',
-meta">...     '''if (x - 2 > y) {
-meta">...       z = x * y;
-meta">...     } else {
-meta">...       z = x + y;
-meta">...     }''',
-meta">...     'my_kernel')
-meta">>>> kernel(x, y)
array([[ 0.,  2.,  4.],
       [ 0.,  4.,  10.]], dtype=float32)

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