numpy加速包——Cupy

Cupy：借助Cuda GPU在英伟达GPU上实现numpy数组的库。基于Numpy的实现、

• 安装

备注：
1. 不要直接pip install Cupy。如果快的话，我当场把numpy吃下去。
2. Cupy是基于C++14实现的，注意插件。

直接基于自己的GPU版本就行，例如我是cuda11.1

pip install cupy-cuda111

创建数组时间对比

import numpy as np
import cupy as cp
import time


start_time = time.time()
x = np.zeros((1000,1000,2000))
end_time = time.time()

print("numpy数组耗费时间：{:.6f}".format(end_time-start_time))



start_time = time.time()

y = np.zeros((1000,1000,2000))
end_time = time.time()

print("Cupy数组耗费时间：{:.6f}".format(end_time-start_time))

• 我用的linux跑的，都很快，随着需要分配内存的增加，cupy的加速速度还是很很很明显的。