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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 CPU1080Ti GPU32 GB of DDR4 3000MHz RAMCUDA 9.0CuPy 安装之后，用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy：import numpy as npimport cupyas cpimport 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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• 如何将Numpy加速700倍？用 CuPy 呀

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• 如何将Numpy加速700倍？用 CuPy 呀

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• 如何将 Numpy 加速 700 倍？用 CuPy 呀

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• 如何将Numpy加速700倍？用 CuPy 呀

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• CuPy和Dirichlet给了我TypeError：+=不支持的操作数类型：int‘和tuple’

  该函数与 numpy import numpy as npA = np.random.dirichlet(np.ones(n), n) 当我用同样的方法做同样的事情时 cupy import cupydirichlet(self, alpha, size, dtype) 144 size = alpha.shape 145 else:--> 146 size += alpha.shape 147 y = cupy.empty_rk_seed, y) TypeError: unsupported operand type(s) for +=: int and tuple 当输入是一个数值数组时，如下所示 import cupy我使用CUDA 10.1的cupy-cuda101版本8.5.0。其他所有与cupy和tensorflow相关的功能都可以在我的GPU (2080ti)上完美运行。

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• 资源 | 神经网络框架Chainer发布2.0正式版：CuPy独立

  重要更新说明CuPy 已从 Chainer 中分离，现在是一个单独的包：https:github.comcupycupy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.orgenstableinstall.html与 CuPy 分离相关，我们删除了部分旧版本的 CUDA 和 cuDNN 支持。在 Chainer v2.0.0 和 CuPy 1.0.0 中支持的版本为：CUDA 7.0 或更高cuDNN 4.0 或更高Chainer 的 repository 已从 pfnetchainer 移动到了扩展了 Evaluator 可接受的数据类型过去，我们只能将 NumPy 和 CuPy 对象提供给 chainer.training.extensions.Evaluator 的评估函数，现在没有这个限制了

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• Python王牌加速库2：深度学习下的障碍期权定价

  作者：Yi Dong 编译：1+1=61前言上一期推文中，我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。 ?mathimport timeimport torchcupy.cuda.set_allocator(None)from torch.utils.dlpack import from_dlpack批量障碍期权定价模拟的CuPy版本如下：cupy_batched_barrier_option = cupy.RawKernel(rextern C __global__ void batched_barrier_option( float

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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：!

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• GPU 云服务器

  腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……

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• FPGA 云服务器

  腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务，您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片，视频，基因等相关领域的计算解决方案，提供无与伦比的计算加速能力……

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• 专用宿主机

  专用宿主机（CDH）提供用户独享的物理服务器资源，满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统，购买之后，您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例，自主规划物理资源的使用。

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• 黑石物理服务器2.0

  腾讯黑石物理服务器2.0（CPM)是一种包年包月的裸金属云服务，为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务，您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量，获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。

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• 容器服务

  腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ，扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件，为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题，提高了大规模容器集群管理的便捷性，帮助用户降低成本，提高效率。容器服务提供免费使用，涉及的其他云产品另外单独计费。

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• 弹性伸缩

  腾讯弹性伸缩（AS）为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略，来管理 CVM 实例数量，并完成对实例的环境部署，保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理，同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼，对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。

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• 云函数

  云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。

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• 批量计算

  批量计算（Batch）是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模，智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……

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• 消息队列 CMQ

  腾讯云消息队列（CMQ）是一种分布式消息队列服务，它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制，能够将分布式部署的不同应用（或同一应用的不同组件）之间的收发消息，存储在可靠有效的 CMQ 队列中，防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写，收发互不干扰，无需各应用或组件始终处于运行状态。

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• 消息队列 CKafka

  CKafka（Cloud Kafka）是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100%兼容开源 Kafka API（0.9版本）。Ckafka 基于发布/订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。

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