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Pitón

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CuPy: NumPy y SciPy para GPU

CuPy es una biblioteca de matrices compatible con NumPy/SciPy para computación acelerada por GPU con Python. CuPy actúa como un reemplazo directo para ejecutar código NumPy/SciPy existente en plataformas NVIDIA CUDA o 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 )

CuPy también proporciona acceso a funciones CUDA de bajo nivel. Puede pasar ndarray a programas CUDA C/C++ existentes a través de RawKernels, usar Streams para mejorar el rendimiento o incluso llamar directamente a las API de CUDA Runtime.

Instalación

Pepita

Los paquetes binarios (wheels) están disponibles para Linux y Windows en PyPI. Elija el paquete adecuado para su plataforma.

Plataforma	Arquitectura	Dominio
CUDA 11.x (11.2+)	x86_64 / aarch64	`pip install cupy-cuda11x`
CUDA 12.x	x86_64 / aarch64	`pip install cupy-cuda12x`
ROCm 4.3 ( experimental )	x86_64	`pip install cupy-rocm-4-3`
ROCm 5.0 ( experimental )	x86_64	`pip install cupy-rocm-5-0`

Nota

Para instalar versiones preliminares, agregue --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre (por ejemplo, pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ).

conda

Los paquetes binarios también están disponibles para Linux y Windows en Conda-Forge.

Plataforma	Arquitectura	Dominio
CUDA	x86_64/aarch64/ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

Si necesita una instalación sencilla (sin instalar también las dependencias de CUDA), puede hacerlo conda install -c conda-forge cupy-core .

Si necesita usar una versión CUDA particular (por ejemplo, 12.0), puede usar el metapaquete cuda-version para seleccionar la versión, por ejemplo, conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 .

Nota

Si encuentra algún problema con CuPy instalado desde conda-forge , no dude en informar a cupy-feedstock y le ayudaremos a investigar si se trata solo de un problema de embalaje en la receta de conda-forge o un problema real en CuPy.

Estibador

Utilice NVIDIA Container Toolkit para ejecutar imágenes de contenedor CuPy.

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

Recursos

Guía de instalación: instrucciones sobre cómo construir desde la fuente
Notas de la versión
Proyectos que utilizan CuPy
Guía de contribución
Aceleración de GPU en Python usando CuPy y Numba (sesión técnica de GTC de noviembre de 2021)
Aceleración por GPU de flujos de trabajo de procesamiento de señales utilizando CuPy y cuSignal 1 (Tutorial ICASSP'21)

Licencia

Licencia MIT (ver archivo LICENSE ).

CuPy está diseñado en base a la API de NumPy y la API de SciPy (consulte el archivo docs/source/license.rst ).

CuPy está siendo desarrollado y mantenido por Preferred Networks y contribuyentes de la comunidad.

Referencia

Ryosuke Okuta, Yuya Unno, Daisuke Nishino, Shohei Hido y Crissman Loomis. CuPy: una biblioteca compatible con NumPy para cálculos de GPU NVIDIA. Actas del taller sobre sistemas de aprendizaje automático (LearningSys) en la trigésima primera conferencia anual sobre sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS) , (2017). [PDF]

 @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 "
}