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CuPy

这就催生了新的加速工具——CuPy 库。 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。 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。 在开始使用 CuPy 之前,用户可以通过 pip 安装 CuPy 库: pip install cupy 使用 CuPy 在 GPU 上运行 为符合相应基准测试,PC 配置如下: i7–8700k CPU 1080 Ti GPU 32 GB of DDR4 3000MHz RAM CUDA 9.0 CuPy 安装之后,用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy: import numpy as np 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。

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    CuPy

    这就催生了新的加速工具——CuPy 库。 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。 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。 在开始使用 CuPy 之前,用户可以通过 pip 安装 CuPy 库: pip install cupy 使用 CuPy 在 GPU 上运行 为符合相应基准测试,PC 配置如下: i7–8700k CPU 1080 Ti GPU 32 GB of DDR4 3000MHz RAM CUDA 9.0 CuPy 安装之后,用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy: import numpy as np 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。

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    CuPy | 教你一招将Numpy加速700倍?

    这就催生了新的加速工具——CuPy 库。 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。 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。 在开始使用 CuPy 之前,用户可以通过 pip 安装 CuPy 库: pip install cupy 使用 CuPy 在 GPU 上运行 为符合相应基准测试,PC 配置如下: i7–8700k CPU 1080 Ti GPU 32 GB of DDR4 3000MHz RAM CUDA 9.0 CuPy 安装之后,用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy: import numpy as np 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。

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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

    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。 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。 你需要在导入 SpeedTorch 之前事先安装和导入 Cupy。 安装步骤如下: ! 效果 这一部分记录了 Cupy/PyTorch 张量和 PyTorch 变量之间的数据迁移速度。其中,需要迁移 128 维的嵌入向量,共有 131,072 个 32 位浮点数。

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