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CuPy: NumPy e SciPy para GPU

CuPy é uma biblioteca de array compatível com NumPy/SciPy para computação acelerada por GPU com Python. CuPy atua como um substituto imediato para executar código NumPy/SciPy existente em plataformas NVIDIA CUDA ou 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 também fornece acesso a recursos CUDA de baixo nível. Você pode passar ndarray para programas CUDA C/C++ existentes por meio de RawKernels, usar Streams para desempenho ou até mesmo chamar APIs CUDA Runtime diretamente.

Instalação

Pip

Pacotes binários (rodas) estão disponíveis para Linux e Windows no PyPI. Escolha o pacote certo para sua plataforma.

Plataforma	Arquitetura	Comando
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`

Observação

Para instalar pré-lançamentos, acrescente --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre (por exemplo, pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ).

Conda

Pacotes binários também estão disponíveis para Linux e Windows no Conda-Forge.

Plataforma	Arquitetura	Comando
CUDA	x86_64/aarch64/ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

Se você precisar de uma instalação simples (sem também instalar as dependências CUDA), você pode fazer conda install -c conda-forge cupy-core .

Se você precisar usar uma versão específica do CUDA (digamos 12.0), poderá usar o metapacote cuda-version para selecionar a versão, por exemplo, conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 .

Observação

Se você encontrar qualquer problema com o CuPy instalado a partir do conda-forge , sinta-se à vontade para reportar ao cupy-feedstock e nós ajudaremos a investigar se é apenas um problema de embalagem na receita do conda-forge ou um problema real no CuPy.

Docker

Use o NVIDIA Container Toolkit para executar imagens de contêiner CuPy.

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

Recursos

Guia de instalação - instruções sobre como construir a partir do código-fonte
Notas de versão
Projetos usando CuPy
Guia de contribuição
Aceleração de GPU em Python usando CuPy e Numba (sessão técnica do GTC de novembro de 2021)
Aceleração por GPU de fluxos de trabalho de processamento de sinais usando CuPy e cuSignal 1 (Tutorial ICASSP'21)

Licença

Licença MIT (ver arquivo LICENSE ).

CuPy é projetado com base na API do NumPy e na API do SciPy (consulte o arquivo docs/source/license.rst ).

CuPy está sendo desenvolvido e mantido pela Preferred Networks e colaboradores da comunidade.

Referência

Ryosuke Okuta, Yuya Unno, Daisuke Nishino, Shohei Hido e Crissman Loomis. CuPy: uma biblioteca compatível com NumPy para cálculos de GPU NVIDIA. Anais do Workshop sobre Sistemas de Aprendizado de Máquina (LearningSys) na Trigésima Primeira Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (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 "
}