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CuPy: GPU용 NumPy 및 SciPy

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CuPy는 Python을 사용한 GPU 가속 컴퓨팅을 위한 NumPy/SciPy 호환 배열 라이브러리입니다. CuPy는 NVIDIA CUDA 또는 AMD ROCm 플랫폼에서 기존 NumPy/SciPy 코드를 실행하기 위한 드롭인 대체품 역할을 합니다.

 > >> 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 )

CuPy는 또한 낮은 수준의 CUDA 기능에 대한 액세스를 제공합니다. RawKernel을 통해 기존 CUDA C/C++ 프로그램에 ndarray 전달하거나, 성능을 위해 Streams를 사용하거나, CUDA Runtime API를 직접 호출할 수도 있습니다.

설치

씨

바이너리 패키지(휠)는 PyPI의 Linux 및 Windows에서 사용할 수 있습니다. 귀하의 플랫폼에 적합한 패키지를 선택하십시오.

플랫폼	건축학	명령
쿠다 11.x (11.2+)	x86_64 / aarch64	`pip install cupy-cuda11x`
쿠다 12.x	x86_64 / aarch64	`pip install cupy-cuda12x`
ROCm 4.3( 실험용 )	x86_64	`pip install cupy-rocm-4-3`
ROCm 5.0( 실험용 )	x86_64	`pip install cupy-rocm-5-0`

메모

사전 릴리스를 설치하려면 --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre 를 추가합니다(예: pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ).

콘다

Conda-Forge에서는 Linux 및 Windows용 바이너리 패키지도 사용할 수 있습니다.

플랫폼	건축학	명령
쿠다	x86_64 / aarch64 / ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

슬림 설치가 필요한 경우(CUDA 종속성도 설치하지 않고) conda install -c conda-forge cupy-core 수행할 수 있습니다.

특정 CUDA 버전(예: 12.0)을 사용해야 하는 경우 cuda-version 메타패키지를 사용하여 버전을 선택할 수 있습니다(예: conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 ).

메모

conda-forge 에서 설치된 CuPy에 문제가 있는 경우 언제든지 cupy-feedstock에 보고해 주세요. conda-forge 레시피의 패키징 문제인지 아니면 CuPy의 실제 문제인지 조사하는 데 도움을 드리겠습니다.

도커

NVIDIA 컨테이너 툴킷을 사용하여 CuPy 컨테이너 이미지를 실행하세요.

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

자원

설치 가이드 - 소스에서 빌드하는 방법에 대한 지침
릴리스 노트
CuPy를 사용하는 프로젝트
기여 가이드
CuPy 및 Numba를 사용한 Python의 GPU 가속(GTC 2021년 11월 기술 세션)
CuPy 및 cuSignal을 사용한 신호 처리 워크플로의 GPU 가속 1(ICASSP'21 튜토리얼)

특허

MIT 라이센스( LICENSE 파일 참조).

CuPy는 NumPy의 API와 SciPy의 API를 기반으로 설계되었습니다( docs/source/license.rst 파일 참조).

CuPy는 Preferred Networks와 커뮤니티 기여자들에 의해 개발 및 유지 관리되고 있습니다.

참조

오쿠타 료스케, 운노 유야, 니시노 다이스케, 히도 쇼헤이, 크리스먼 루미스. CuPy: NVIDIA GPU 계산을 위한 NumPy 호환 라이브러리입니다. 신경 정보 처리 시스템(NIPS)에 관한 제31차 연례 회의에서 기계 학습 시스템(LearningSys)에 관한 워크숍 진행 , (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 "
}