将Numpy加速700倍——CuPy

就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。

但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所以并行处理数量以及可以实现的加速是有限的。

这就催生了新的加速工具——CuPy 库。

何为 CuPy？

CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。

CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。

CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算，包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。

如果遇到一些不支持的特殊情况，用户也可以编写自定义 Python 代码，这些代码会利用到 CUDA 和 GPU 加速。整个过程只需要 C++格式的一小段代码，然后 CuPy 就可以自动进行 GPU 转换，这与使用 Cython 非常相似。

在开始使用 CuPy 之前，用户可以通过 pip 安装 CuPy 库：

pip install cupy
1

使用 CuPy 在 GPU 上运行

为符合相应基准测试，PC 配置如下：

i7–8700k CPU

1080 Ti GPU

32 GB of DDR4 3000MHz RAM

CUDA 9.0

CuPy 安装之后，用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy：

import numpy as np
import cupy as cp
import time
1
2
3

在接下来的编码中，