cupy的简介

   CuPy: NumPy-like API accelerated with CUDA。CuPy是NumPy兼容多维数组在CUDA上的实现。这个包（cupy）是一个源发行版。对于大多数用户，建议使用预构建的wheel 分布。

     CuPy是一个开源矩阵库，使用NVIDIA CUDA加速。CuPy使用Python提供GPU加速计算。CUPY使用CUDA相关库，包括 CuBLAS、CUDNN、Curand、CuoSver、CuPaSeSE、Cufft和NCCL，以充分利用GPU架构。图中显示库比比纽比加速。他们中的大多数人在使用CuPy开箱即用的GPU上表现良好。CuPy加速了一些超过100倍的操作，你可以在单个GPU中阅读原始的基准文章CuPy加速（RAPIDS AI）。

cupy的安装

pip install cupy

# For CUDA 8.0

pip install cupy-cuda80

# For CUDA 9.0

pip install cupy-cuda90

# For CUDA 9.1

pip install cupy-cuda91

# For CUDA 9.2

pip install cupy-cuda92

# For CUDA 10.0

pip install cupy-cuda100

# For CUDA 10.1

pip install cupy-cuda101

# Install CuPy from source

pip install cupy

cupy的使用方法

import cupy as cp

x = cp.arange(6).reshape(2, 3).astype('f')

print(x, x.sum(axis=1))

>>> x = cp.arange(6, dtype='f').reshape(2, 3)

>>> y = cp.arange(3, dtype='f')

>>> kernel = cp.ElementwiseKernel(

...     'float32 x, float32 y', 'float32 z',

...     '''if (x - 2 > y) {

...       z = x * y;

...     } else {

...       z = x + y;

...     }''',

...     'my_kernel')

>>> kernel(x, y)

array([[ 0.,  2.,  4.],

      [ 0.,  4.,  10.]], dtype=float32)