python numpy加速 cupy

linux和windows安装，测试效果一样：

安装失败：

pip install cupy

安装ok：

pip install cupy-cuda101 # cuda version 10.1

import numpy as np
import cupy as cp
import time

使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍加速。值得注意的是，用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。下表显示了不同数组大小（数据点）的加速差异：

数据点一旦达到 1000 万，速度将会猛然提升；超过 1 亿，速度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。此外，GPU 内存越大，处理的数据也就更多。所以用户应当注意，GPU 内存是否足以应对 CuPy 所需要处理的数据。