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CuPy : GPU 用の NumPy および SciPy

CuPy は、Python を使用した GPU アクセラレーションコンピューティング用の NumPy/SciPy 互換の配列ライブラリです。 CuPy は、NVIDIA CUDA または AMD ROCm プラットフォーム上で既存の NumPy/SciPy コードを実行するためのドロップイン代替として機能します。

 > >> 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 は、低レベルの CUDA 機能へのアクセスも提供します。 RawKernel を介してndarray既存の CUDA C/C++ プログラムに渡したり、パフォーマンスのためにストリームを使用したり、CUDA ランタイム API を直接呼び出したりすることもできます。

インストール

ピップ

バイナリパッケージ (ホイール) は、PyPI の Linux および Windows で利用できます。プラットフォームに適したパッケージを選択してください。

プラットフォーム	建築	指示
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 (実験的)	x86_64	`pip install cupy-rocm-4-3`
ROCm 5.0 (実験的)	x86_64	`pip install cupy-rocm-5-0`

注記

プレリリースをインストールするには、 --pre -U -f https://pip.cupy.dev/preを追加します (例: pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ）。

コンダ

Conda-Forge では、Linux および Windows 用のバイナリパッケージも利用できます。

プラットフォーム	建築	指示
CUDA	x86_64 / aarch64 / ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

スリムインストールが必要な場合 (CUDA 依存関係もインストールせずに)、 conda install -c conda-forge cupy-coreを実行できます。

特定の CUDA バージョン (たとえば 12.0) を使用する必要がある場合は、 cuda-versionメタパッケージを使用してバージョンを選択できます (例: conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 )。

注記

conda-forgeからインストールされた CuPy で問題が発生した場合は、お気軽に cupy-feedstock にご報告ください。それがconda-forgeのレシピの単なるパッケージングの問題なのか、それとも CuPy の実際の問題なのかの調査をお手伝いします。

ドッカー

NVIDIA Container Toolkit を使用して CuPy コンテナーイメージを実行します。

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

リソース

インストールガイド - ソースからビルドする手順
リリースノート
CuPyを使用したプロジェクト
貢献ガイド
CuPy と Numba を使用した Python での GPU アクセラレーション (GTC 2021 年 11 月テクニカルセッション)
CuPy と cuSignal を使用した信号処理ワークフローの GPU アクセラレーション1 (ICASP'21 チュートリアル)

ライセンス

MIT ライセンス ( LICENSEファイルを参照)。

CuPy は、NumPy の API と SciPy の API に基づいて設計されています ( docs/source/license.rstファイルを参照)。

CuPy は、Preferred Networks とコミュニティの貢献者によって開発および保守されています。

参照

奥田涼介、海野雄也、西野大輔、氷戸将平、クリスマン・ルーミス。 CuPy: NVIDIA GPU 計算用の NumPy 互換ライブラリ。第 31 回神経情報処理システム年次会議 (NIPS) における機械学習システム (LearningSys) に関するワークショップの議事録、(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 "
}