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cupy

Python

v13.3.0

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CuPy：用于 GPU 的 NumPy 和 SciPy

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CuPy 是一个兼容 NumPy/SciPy 的数组库，用于使用 Python 进行 GPU 加速计算。 CuPy 可作为在 NVIDIA CUDA 或 AMD ROCm 平台上运行现有 NumPy/SciPy 代码的直接替代品。

 > >> 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 还提供对低级 CUDA 功能的访问。您可以通过 RawKernels 将ndarray传递给现有的 CUDA C/C++ 程序，使用 Streams 提高性能，甚至直接调用 CUDA Runtime API。

安装

点

二进制包（轮子）可用于 PyPI 上的 Linux 和 Windows。为您的平台选择正确的软件包。

平台	建筑学	命令
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（实验）	x86_64	`pip install cupy-rocm-4-3`
ROCm 5.0（实验）	x86_64	`pip install cupy-rocm-5-0`

笔记

要安装预发行版，请附加--pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre （例如， pip install cupy-cuda11x --pre -U -f https://pip.cupy.dev/pre ）。

康达

Conda-Forge 上还提供适用于 Linux 和 Windows 的二进制包。

平台	建筑学	命令
CUDA	x86_64 / aarch64 / ppc64le	`conda install -c conda-forge cupy`

如果您需要精简安装（无需安装 CUDA 依赖项），您可以执行conda install -c conda-forge cupy-core 。

如果您需要使用特定的 CUDA 版本（例如 12.0），您可以使用cuda-version元包来选择版本，例如conda install -c conda-forge cupy cuda-version=12.0 。

笔记

如果您在从conda-forge安装 CuPy 时遇到任何问题，请随时向 cupy-feedstock 报告，我们将帮助调查这是否只是conda-forge配方中的包装问题或 CuPy 中的实际问题。

码头工人

使用 NVIDIA Container Toolkit 运行 CuPy 容器映像。

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

资源

安装指南 - 从源代码构建的说明
发行说明
使用 CuPy 的项目
贡献指南
使用 CuPy 和 Numba 在 Python 中进行 GPU 加速（GTC 2021 年 11 月技术会议）
使用 CuPy 和 cuSignal 的 GPU 加速信号处理工作流程1（ICASSP'21教程）

执照

MIT 许可证（请参阅LICENSE文件）。

CuPy 是基于 NumPy 的 API 和 SciPy 的 API 设计的（参见docs/source/license.rst文件）。

CuPy 由 Preferred Networks 和社区贡献者开发和维护。

参考

奥田凉介、海野裕也、西野大辅、日户翔平和克里斯曼·卢米斯。 CuPy：用于 NVIDIA GPU 计算的 NumPy 兼容库。第三十一届神经信息处理系统年会 (NIPS) 机器学习系统 (LearningSys) 研讨会论文集，(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 "
}