numpy array能够放在gpu上马

在Python中，特别是与NumPy库一起工作时，可以直接将数组(`numpy array`)转移到GPU上，以便于利用图形处理器的强大并行能力加速计算。这通常通过NVIDIA CUDA库及其工具如cuPy或者直接使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现。

以下是基本步骤：

1. **安装和导入库**：首先确保已经安装了`cupy`（针对NumPy的CUDA版本）或其他GPU兼容库，如`torch`或`tensorflow`。

   import cupy as cp

2. **创建CPU数组**：

   cpu_array = np.array([...])

3. **转移至GPU**：

   gpu_array = cp.array(cpu_array)

对于PyTorch，可以这样做：

   torch_array = torch.from_numpy(cpu_array).to('cuda')

4. **在GPU上进行运算**：

   result_gpu = gpu_array.dot(gpu_array)  # 使用cuPy的运算

5. **如果需要返回CPU**：

   result_cpu = result_gpu.get()  # 将结果转换回CPU

在使用过程中，记得检查是否支持CUDA功能，并根据需要调整数据复制策略，比如通过`async_copy`加速非阻塞的数据迁移。