你是不是也有这样的感受:明明写的Python代码很简洁,用NumPy处理数据也很方便,可是一跑起来就慢得像乌龟?尤其是当你面对庞大的数据集时,光是等结果出来,就已经耗掉大半天了。其实,我以前也是这么干的,直到我发现了CuPy,一个能让NumPy飞速跑起来的GPU加速神器。
你可能会想:“GPU加速?听起来很高大上,我的日常数据处理也用不上吧?”但事实是,现在的开发环境中,GPU并不是什么遥不可及的高端配置。无论你是做机器学习、深度学习,还是日常的数据处理,使用CuPy来加速你的NumPy和SciPy代码,能让你的工作效率直接提升好几倍。
今天,我就带你一起了解一下CuPy,看看它是如何将你熟悉的NumPy代码搬到GPU上跑,并且还能让性能“起飞”的。
CuPy是什么?
简单来说,CuPy就是一个与NumPy API高度兼容的库,专门用来把你平常在CPU上运行的NumPy运算转移到GPU上运行。你可以把CuPy想象成NumPy的一个“进阶版”,它会在你平常的代码里加上“Turbo模式”,利用GPU强大的并行计算能力,直接提速。