CuPy 是一个开源的 Python 库，它的设计初衷是为了使得在 GPU 上的计算变得简单快捷。...在这个例子中，我们创建了一个大型数组，并计算了它的平方。...我们会发现，使用 CuPy 完成同样的任务所需的时间远少于 NumPy，速度提升了 50 倍。 一个更酷的性能对比 创建一个 3D NumPy 数组并执行一些数学函数。...首先使用 Python 列表创建一个 NumPy 和 CuPy 数组，之后我们将计算向量的范数。...下面是一个矩阵乘法的示例： import cupy as cp import time # 创建大型随机矩阵 a_gpu = cp.random.rand(10000, 10000) b_gpu =
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。...令人难以置信的是，即使以上只是创建了一个数组，CuPy 的速度依然快得多。...数组大小（数据点）达到 1000 万，运算速度大幅度提升 使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍加速。值得注意的是，用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。
使用 CuPy 库 CuPy 是一个 NumPy 兼容的 GPU 数组库，它允许在 GPU 上执行 NumPy 风格的操作。...首先，需要安装 CuPy： pip install cupy 然后，可以使用 CuPy 替代 NumPy 的数组，并在 GPU 上执行计算。...import cupy as cp import numpy as np # 创建 NumPy 数组 arr_np = np.random.rand(1000000) # 将 NumPy 数组转换为...CuPy 数组 arr_gpu = cp.asarray(arr_np) # 在 GPU 上执行计算 result_gpu = cp.sin(arr_gpu) # 将结果从 GPU 转回为 NumPy...通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器，可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。
pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。...from math import sin @nb.vectorize() def nb_vec_sin(a): return sin(a) 3、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。...1000,1000,1000)) e = time.time() print(e - s) 上述代码，Numpy 创建(1000, 1000, 1000)的数组用了 1.68 秒，而 CuPy 仅用了
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。...pip install SpeedTorch import cupy import SpeedTorch 利用 SpeedTorch 加快 CPU→GPU 数据迁移速度 如下 colab notebook
项目地址：https://github.com/dask/dask 官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/ 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。 ?...项目地址：https://github.com/cupy/cupy 官方文档：https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/ Vaex Vaex是一个开源的 DataFrame
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)。...创建一个数组，对它进行简单的乘除加减，测试cupy和numpy运行速度： 测试代码 import numpy as np import cupy as cp import time start_time...测试cupy的速度(只需改import numpy as np为cupy即可) 总结 我们发现用时得到了大大的减少；是原来的0.4869s/0.001174s=415倍。...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。
项目地址：https://github.com/dask/dask 官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/ 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。...项目地址：https://github.com/cupy/cupy 官方文档：https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/ Vaex Vaex是一个开源的 DataFrame
输出数组是一个1-D 的二维数组。第一个维度用于 Batch，第二个维度用于 Path。。...=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。...最后，在保持模型预测精度的前提下，获得最佳的硬件加速性能。 5 多个GPU训练 Apex让多GPU训练变得容易。...下面的代码是一个在4个GPU上生成100x5x16个数据点示例。对于真正的深度学习模型训练，我们需要数以百万计的数据点。
例如：CuPy 数组 CuPy 是一个用于 GPU 加速计算的 NumPy/SciPy 兼容数组库。...但其他库，如PyTorch和CuPy，可以使用这个协议在 GPU 上交换数据。 数组接口协议 数组接口协议定义了类似数组的对象重复使用对方的数据缓冲区的方式。...例：CuPy 数组 CuPy 是用于 GPU 加速计算的 NumPy/SciPy 兼容数组库。...这使得可以对 CuPy 数组应用 NumPy ufunc（这将将操作推迟到对应的 CuPy CUDA/ROCm 实现的 ufunc）： >>> np.mean(np.exp(x_gpu)) array(...示例：CuPy 数组 CuPy 是一个用于 GPU 加速计算的与 NumPy/SciPy 兼容的数组库。
由于逻辑更接近于网络处理过程，这种方式让编写多 GPU 并行运算的优化方法变得简单。...重要更新说明 CuPy 已从 Chainer 中分离，现在是一个单独的包：https://github.com/cupy/cupy 这意味着如果你想让 Chainer 使用 GPU 的话，你需要安装 CuPy...请在使用 GPU 前遵循安装指南：http://docs.chainer.org/en/stable/install.html 与 CuPy 分离相关，我们删除了部分旧版本的 CUDA 和 cuDNN...未初始化的变量和参数 Variable 现在允许有一个未初始化的数据数组。这一改动简化了未初始化参数链接的改动。...更改 Variable 类型以在其复制的实例（包括初始化/未初始化状态）之间共享其实际数据和渐变数组。
理想情况下，大家的努力应该集中在这一步上。幸运的是，在迁移到Python GPU库之后，其他步骤可以自动处理，而不会牺牲其性能。例如： 步骤1：可以通过CuPy数组自动分配和初始化GPU内存。...路径结果数组可以通过以下代码示例定义： output = cupy.zeros(N_PATHS, dtype=cupy.float32) 步骤2：CuPy随机函数引擎下的cuRAND库。...步骤4：GPU的平均值计算是CuPy库中的一个内置函数。...在内部循环中，标的资产价格逐步更新，最终价格设置为结果数组。 我们启用了fastmath编译器优化来加快计算速度。对于相同数量的仿真路径和步骤，需要41.6s才能产生相同的定价数。...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。
笔者在安装一些依赖，比如dtale会默认安装cupy cupy,一种类似numpy,使用CUDA的GPU硬件加速 一般需要有cuda才可以使用，但是很多时候会错误安装，造成以下报错： AttributeError...: type object 'cupy.core.core.broadcast' has no attribute '__reduce_cython__' 甚至一些依赖如果一旦安装cupy，一些依赖就会默认使用...，连带报错， 最简单的办法就是直接删除cupy，免得碍眼 pip uninstall cupy
CuPy 项目地址:https://cupy.chainer.org/ 这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的，但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了，方便了大家！！！...这里之所以要弄个20次的平均，是因为，最开始的几次计算会比较慢！后面的计算速度才是稳定的，cpu和gpu都有一定这个特性，这个原因cpu和gpu是不同！...和“操作系统的本身算法、GPU工作方式”等有关系吧？...失去了优势，所以也不是所有计算都需要放到gpu上来加速的！...有时候cpu算一算也是可以的！ cupy种几乎包含了numpy种通常有的很多function了！所以基本上再用的时候只要把‘np’ 换成‘cp’就好了！
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在本系列中，大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑，但是假设你有一个大型的数组公式，却不知道它是如何工作的，你该怎么办？...你已经学到了许多技术，弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。 弄清楚特定数组公式工作逻辑的技巧： 1.将公式分解成尽可能小的部分，将每部分放置在单独的单元格中，这可以让你看到每部分是如何工作的。...当你弄清楚并掌握后，这一切的工作都是值得的。 查找包含空单元格的行中的第1个数据项 下图1展示了一个数组公式，获取一行中的第1个非空单元格中的数值。...image.png 图9 最后的提示 数组公式不能够计算整列 在Excel中，虽然可以创建非常大的数组公式，但不能创建使用整列的数组，因为重新计算使用整列单元格的数组公式是非常耗时的，Excel不允许创建这类数组...image.png 图10 注：本文为电子书《精通Excel数组公式（学习笔记版）》中的一部分内容节选。你可以到知识星球App的完美Excel社群下载这本电子书的完整中文版。
NumPy是生态系统的基础，它设置了文档标准，提供了数组测试基础设施，并增加了对Fortran和其它编译器的构建支持。 许多研究小组设计了大型、复杂的科学库，为生态系统添加了特定于应用程序的功能。...理想情况下，使用NumPy函数或语义对专用数组进行操作会很简单，这样用户只需编写一次代码，然后就可以根据需要在NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间进行切换。...这些协议由广泛使用的库实现，如Dask、CuPy、xarray和PyData/Sparse。例如，多亏了这些发展，用户现在可以使用Dask将他们的计算从单机扩展到分布式系统。...这些协议也很好地组合在一起，允许用户在分布式的多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码，例如，通过嵌入到Dask数组中的CuPy数组。...开发者文化已经成熟：虽然最初的开发是高度非正式的，但NumPy现在已经有了一个路线图，以及提出和讨论大型变化的过程。
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