【python】使用cupy加速

cupynumpy使用类似,不同的是cupy在计算数组和矩阵时直接调用GPU来加速,而numpy是调用cpu计算。在使用cupy时需要注意,cupy适合高维大尺寸的向量计算,因为初始化GPU本身就耗一定时间,如果计算量很小没必要cupy。以下是一个比较

import time

def cp_dot():
    import cupy as cp
    start = time.time()
    a = cp.random.rand(50000, 10000)
    b = cp.random.rand(10000, 100)
    c = cp.dot(a, b)
    print('cupy dot', time.time()-start)

def np_dot():
    import numpy as np
    start = time.time()
    a = np.random.rand(50000, 10000)
    b = np.random.rand(10000, 100)
    c = np.dot(a, b)
    print('numpy dot', time.time()-start)

cp_dot()
np_dot()

cupy dot 0.6453022956848145
numpy dot 3.4347856044769287

参考

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