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Python王牌加速库：奇异期权定价的利器

蒙特卡罗仿真是在GPU中可以很好加速的算法之一。在下面的小节中，大家将看到在传统的CUDA代码中使用蒙特卡罗模拟，然后在Python中使用不同的库实现相同的算法。...CUDA方法 传统上，蒙特卡罗期权定价是在CUDA C/ C++中实现的。...3、启动障碍期权内核来执行并行模拟。 4、启动sum内核来聚合最终基础资产价格。 5、释放内存。 大家必须显式地执行每个步骤。在这个代码示例中，它计算下表中指定的亚式障碍期权的价格。 ?...步骤4：GPU的平均值计算是CuPy库中的一个内置函数。...CuPy库方法-单核GPU CuPy提供了一种从原始CUDA源定义GPU内核的简单方法。RawKernel对象允许大家使用CUDA的cuLaunchKernel接口调用内核。

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用 CuPy 呀

何为 CuPy？ ? CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中，Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...Numpy 创建一个具有 10 亿 1』s 的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。 但 CuPy 能做到的还不止于此。 比如在数组中做一些数学运算。

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从头开始进行CUDA编程：线程间协作的常见技术

然后将这些每个线程的值求和，这里就需要线程进行通信，我们将在下一个示例中讨论如何通信。 由于我们正在对块进行并行化，因此内核的输出应该被设置为一个块。...tid identifies a unique thread in the # 2D grid....内核通常依赖于较小的函数，这些函数在GPU中定义，只能访问GPU数组。这些被称为设备函数（Device functions）。与内核函数不同的是，它们可以返回值。...我们将展示一个跨不同内核使用设备函数的示例。该示例还将展示在使用共享数组时同步线程的重要性。 在CUDA的新版本中，内核可以启动其他内核。...正确:来自不同步(不正确)内核的结果。 总结 本文介绍了如何开发需要规约模式来处理1D和2D数组的内核函数。在这个过程中，我们学习了如何利用共享数组和设备函数。

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用 CuPy 呀

何为 CuPy？ ? CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中，Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...Numpy 创建一个具有 10 亿 1』s 的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。 但 CuPy 能做到的还不止于此。 比如在数组中做一些数学运算。

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CuPy | 教你一招将Numpy加速700倍？

何为 CuPy？ ? CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中，Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...Numpy 创建一个具有 10 亿 1』s 的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。 但 CuPy 能做到的还不止于此。 比如在数组中做一些数学运算。

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用 CuPy 呀

何为 CuPy？ ? CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中，Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...Numpy 创建一个具有 10 亿 1』s 的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。 但 CuPy 能做到的还不止于此。 比如在数组中做一些数学运算。

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用 CuPy 呀

何为 CuPy？ ? CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中，Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...Numpy 创建一个具有 10 亿 1』s 的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。 但 CuPy 能做到的还不止于此。 比如在数组中做一些数学运算。

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超原版速度110倍，针对PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具开源

将 SpeedTorch 库嵌入数据管道中，实现 CPU 和 GPU 之间快速的双向数据交互； 通过 CPU 存储将模型的训练参数增加近两倍（闲置参数保存在 CPU 中，需要更新时再移动到 GPU 里，...那么，能够实现如此惊人的加速的库是怎么实现的呢？ SpeedTorch 背后的技术 SpeedTorch 如此之快的技术是因为它是基于 Cupy 开发的。...CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 ?...CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。...CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。 有了这样强大的底层支持，再加上一些优化方法，SpeedTorch 就能达到 110 倍的速度了。

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Python王牌加速库2：深度学习下的障碍期权定价

=cupy.float32) r =cupy.array([0.05, 0.05], dtype=cupy.float32) 把这一切放进一个简单的函数来启动1GPU内核。...对于每个下一个元素，生成指定范围内的均匀分布随机期权参数，启动GPU内核计算期权价格，通过DLPack将CuPy数组转换为带有zero-copy的Pytorch张量。...cupy_dataset.py的文件中： %%writefile cupy_dataset.py import cupy import numpy as np import torch from torch.utils.dlpack...使用前面文章中定义的OptionDataSet： from cupy_dataset import OptionDataSet 为保存的数据文件和模型检查点创建目录： !...它将模型序列化到一个文件中，并根据MAE跟踪执行得最好的模型 它从文件中恢复训练 我们可以通过以下命令来启动分布式训练： ngpus=!

2.6K31

CUDA编程之线程模型

y, z方向上的索引 threadIdx：包含三个元素x, y, z的结构体，分别表示当前线程在其所在块中x, y, z方向上的索引 warpSize：表明warp的尺寸，在计算能力1.0的设备中，这个值是...CUDA向量加法深入理解grid、block、thread的关系及thread索引的计算 CUDA编程流程 CPU在GPU上分配内存：cudaMalloc； CPU把数据发送到GPU：cudaMemcpy..., 1); addKernel>>(dev_c, dev_a, dev_b); // 检查启动内核的任何错误 cudaStatus = cudaGetLastError...线程示意图 然后直观解释程序中的线程设置 dim3 grid(1, 1, 1), block(size, 1, 1); // 设置参数 在这段代码中，我们设置参数为线程格（grid）中只有一个一维的块...索引执行代码 __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b) { // 在第几个块中 * 块的大小 + 块中的x, y

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让python快到飞起-cupy

由于CPU通常具有8个核心或更少，因此并行处理量以及因此可以实现的加速量是有限的。而cupy则可以调用GPU进行计算加速(因此，要想使用cupy库，请确保你的设备上配备了GPU卡)。...当然在实际运用过程中，cupy加速可能不会达到这么多倍，这取决于你代码里面矩阵运算的多少，如果numpy矩阵运算较少，那加速比自然就低，因此在写python脚本的时候应尽量多用矩阵运算，方便提速。...附：如何利用pip安装cupy pip install cupy-cuda101 如果使用pip安装cupy的话，请注意选择自己的对应的cuda版本的cupy(用conda的话则无需担忧，具体原因可见：...如何查看自己的cuda版本？ anaconda中输入conda list cudatoolkit： 对此，我们安装cuda10.1版本的cupy。...如果我们安装cupy-cuda116则导入会出现错误ImportError: DLL load failed while importing runtime: 找不到指定的模块。

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从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁

在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。...@cuda.jit def add_one(x): x[0] = x[0] + 1 当我们用一个线程块启动这个内核时，我们将在输入数组中存储一个值1。...这意味着我们可以在几秒钟内处理200亿字符数据集(如果我们的GPU拥有超过20gb的RAM)，而在最慢的CPU版本中这将需要一个多小时。 我们还能改进它吗?让我们重新查看这个内核的内存访问模式。...（让内核启动内核）、复杂的同步（例如，warp-level、协作组）、复杂的内存保护（我们在上面提到过）、多 GPU、纹理和许多其他主题。...PyCUDA、CUDA Python、RAPIDS、PyOptix、CuPy 和 PyTorch 都是可以进行学习的。 作者：Carlos Costa, Ph.D.

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CUDA编程(机械编程)

kernel是CUDA编程中的关键，他是运行GPU设备上的代码，用标示符global修饰。 host可以独立于host进行大部分操作。...一个典型的CUDA程序包含由并行代码补足的串行代码，串行代码由host执行，并行代码在device中执行。host端代码是标准C，device是CUDA C代码。...3 CUDA线程层次 CUDA线程分成Grid和Block两个层次，由一个单独的kernel启动的所有线程组成一个grid，grid中所有线程共享global memory。...这里介绍几个CUDA内核函数的私有变量： – blockIdx：block的索引，blockIdx.x表示block的x坐标。 – threadIdx：线程索引，同理blockIdx。...4 启动CUDA Kernel函数 CUDA kernel的调用格式为： kernel_name>>(argument list); 其中grid和block即为上文中介绍的类型为

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