CuPy

本文主要是介绍CuPy，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

CuPy是基于CUDA实现与NumPy兼容的多维数组的实现。CuPy由核心多维数组类cupy.ndarray和许多函数组成。它支持numpy。ndarray接口的字集。CuPy专门进行大型、高维数组、矩阵的快速计算。

• 安装

#Binary Package for CUDA 10.0
pip3 install cupy-cuda100 --user

• NumPy和CuPy
  NumPy自动调用cpu来进行数组合矩阵间的计算，计算惹我默认单进程；CuPy自动调用gpu来进行数组合矩阵间的计算，gpu中默认并行计算。二者的函数和实际操作的功能基本完全一样，只需要把np.xxx()该成cp.xxx()即可。

• CuPy优势

  • 数组、矩阵的维度、尺寸一定要够大，计算量够大才行，最好矢量化编程，否则GPU的初始化耗时都比计算时间都长。
  • 数组、矩阵间的运算，比如矩阵相加、相乘、点乘等，一定要直接使用CuPy自动的函数，能用自带函数就尽量用自带函数。例如cupy.add (x1, x2)不用直接写x1+x2。
  • 避免CPU和GPU混合编程，相比计算任务来说，CPU和GPU之间的切换、数据互动等一系列初始化非常耗时。

• 测试

import cupy as cp
import numpy as np
import time# 高维矩阵/数组：
gpu = cp.ones( (1024,512,4,4) )
cpu = np.ones( (1024,512,4,4) )# 纯numpy的cpu测试：
ctime1 = time.time()
for c in range(1024):cpu = np.add(cpu,cpu)   # 这里用np.add()和直接用 + 一样！内核都是cpu来算
ctime2 = time.time()
ctotal = ctime2 - ctime1
print('纯cpu计算时间：', ctotal)# 纯cupy的gpu测试：
gtime1 = time.time()
for g in range(1024):gpu = cp.add(gpu,gpu)   # 自带的加法函数
gtime2 = time.time()
gtotal = gtime2 - gtime1
print('纯gpu计算时间：', gtotal)# gpu和cpu混合编程：
ggtime1 = time.time()
for g in range(1024):gpu = gpu + gpu         # 手工加法：+ 默认回到cpu计算！！！
ggtime2 = time.time()
ggtotal = ggtime2 - ggtime1
print('混合的计算时间：', ggtotal)

• 耗时结果

纯cpu计算时间： 43.857738733291626
纯gpu计算时间： 0.02496480941772461
混合的计算时间： 1.4730699062347412

• 错误

    @cupy.util.memoize(for_each_device=True)
AttributeError: module 'cupy' has no attribute 'util'

修改为（去掉util）：

@cupy.memoize(for_each_device=True)

参考资料
CuPy 基于CUDA实现与NumPy兼容的多维数组的实现
Cupy的用处概述

这篇关于CuPy的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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