تحميل cupy - تحميل كود المصدر cupy

cupy

بايثون

v13.3.0

تنزيل

CuPy: NumPy وSciPy لوحدة معالجة الرسومات

CuPy هي مكتبة صفيف متوافقة مع NumPy/SciPy للحوسبة المسرَّعة باستخدام GPU باستخدام Python. يعمل CuPy كبديل مباشر لتشغيل كود NumPy/SciPy الحالي على منصات NVIDIA CUDA أو AMD ROCm.

 > >> import cupy as cp
> >> x = cp . arange ( 6 ). reshape ( 2 , 3 ). astype ( 'f' )
> >> x
array ([[ 0. ,  1. ,  2. ],
       [ 3. ,  4. ,  5. ]], dtype = float32 )
> >> x . sum ( axis = 1 )
array ([  3. ,  12. ], dtype = float32 )

يوفر CuPy أيضًا إمكانية الوصول إلى ميزات CUDA ذات المستوى المنخفض. يمكنك تمرير ndarray إلى برامج CUDA C/C++ الموجودة عبر RawKernels، أو استخدام Streams للأداء، أو حتى الاتصال بـ CUDA Runtime APIs مباشرة.

تثبيت

نقطة

تتوفر الحزم الثنائية (العجلات) لنظامي التشغيل Linux وWindows على PyPI. اختر الحزمة المناسبة لمنصتك.

منصة	بنيان	يأمر
كودا 11.x (11.2+)	x86_64 / آرتش64	`pip install cupy-cuda11x`
كودا 12.x	x86_64 / آرتش64	`pip install cupy-cuda12x`
روكم 4.3 ( تجريبي )	x86_64	`pip install cupy-rocm-4-3`
روكم 5.0 ( تجريبي )	x86_64	`pip install cupy-rocm-5-0`

ملحوظة

لتثبيت الإصدارات المسبقة، قم بإلحاق --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre (على سبيل المثال، pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ).

كوندا

الحزم الثنائية متاحة أيضًا لنظامي التشغيل Linux وWindows على Conda-Forge.

منصة	بنيان	يأمر
كودا	x86_64 / aarch64 / ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

إذا كنت بحاجة إلى تثبيت بسيط (دون تثبيت تبعيات CUDA أيضًا)، فيمكنك إجراء conda install -c conda-forge cupy-core .

إذا كنت بحاجة إلى استخدام إصدار CUDA معين (على سبيل المثال 12.0)، فيمكنك استخدام الحزمة التعريفية cuda-version لتحديد الإصدار، على سبيل المثال conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 .

ملحوظة

إذا واجهت أي مشكلة في تثبيت CuPy من conda-forge ، فلا تتردد في إبلاغ cupy-feedstock، وسنساعدك في التحقيق فيما إذا كانت مجرد مشكلة تعبئة في وصفة conda-forge أم مشكلة حقيقية في CuPy.

عامل ميناء

استخدم NVIDIA Container Toolkit لتشغيل صور حاوية CuPy.

 $ docker run --gpus all -it cupy/cupy

موارد

دليل التثبيت - تعليمات حول البناء من المصدر
ملاحظات الإصدار
المشاريع باستخدام CuPy
دليل المساهمة
تسريع GPU في Python باستخدام CuPy وNumba (جلسة GTC الفنية لشهر نوفمبر 2021)
GPU-Acceleration لسير عمل معالجة الإشارة باستخدام CuPy وcuSignal 1 (ICASSP'21 البرنامج التعليمي)

رخصة

ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (انظر ملف LICENSE ).

تم تصميم CuPy استنادًا إلى واجهة برمجة تطبيقات NumPy وواجهة برمجة تطبيقات SciPy (راجع ملف docs/source/license.rst ).

يتم تطوير CuPy وصيانته بواسطة الشبكات المفضلة والمساهمين في المجتمع.

مرجع

ريوسوكي أوكوتا، ويويا أونو، ودايسوكي نيشينو، وشوهي هيدو، وكريسمان لوميس. CuPy: مكتبة متوافقة مع NumPy لحسابات NVIDIA GPU. وقائع ورشة عمل حول أنظمة التعلم الآلي (LearningSys) في المؤتمر السنوي الحادي والثلاثين لأنظمة معالجة المعلومات العصبية (NIPS) ، (2017). [بي دي إف]

 @inproceedings { cupy_learningsys2017 ,
  author       = " Okuta, Ryosuke and Unno, Yuya and Nishino, Daisuke and Hido, Shohei and Loomis, Crissman " ,
  title        = " CuPy: A NumPy-Compatible Library for NVIDIA GPU Calculations " ,
  booktitle    = " Proceedings of Workshop on Machine Learning Systems (LearningSys) in The Thirty-first Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) " ,
  year         = " 2017 " ,
  url          = " http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_16.pdf "
}