Gpupy: 利用 CUDA 加速 Numpy 函数的 GPU 包装器

资源摘要信息:"gpupy是一个Python库，它作为一个包装器，将CUDA编程接口cuBLAS和NumbaPro中的函数包装起来，使得这些GPU加速的数值计算功能能够被NumPy的用户无缝使用。该库能够让原本只能在CPU上运行的NumPy函数转而运行在GPU上，从而大幅提高计算效率，特别是在处理大规模数据集时。 标题中提到的“gpupy:cuBlas\NumbaPro 函数的包装器，提供对 GPU 上 NumPy 函数的支持”意味着gpupy库能够连接到NumbaPro和cuBLAS这两个库，它们都是为CUDA提供高级接口的库，能够让用户更简单地编写GPU加速代码。gpupy让NumPy用户能够利用这些GPU加速库的特性，而无需直接编写CUDA代码。 描述中提到，要使用gpupy，用户需要有NumPy、NumbaPro以及CUDA环境的安装，以及一个支持CUDA的GPU。Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，它可以将Python和NumPy代码编译为机器码，而NumbaPro是其商业扩展版本，提供额外的功能，包括对CUDA GPU的加速计算。CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行通用计算，而不是仅限于图形渲染。 描述中还展示了如何实例化一个Gpupy对象，并调用其提供的几种GPU加速函数。例如，gp.dot可以进行矩阵乘法，gp.T可以对矩阵进行转置，gp.add和gp.mult可以分别进行矩阵加法和乘法。这些函数都是作为NumPy相应函数的直接替代品，提供了一种“drop-in”式的方法，允许用户在不修改现有NumPy代码逻辑的情况下加速计算。 描述还提到了特定硬件配置下，即Tesla K40 GPU和Xeon E-5 1620 CPU的加速比数据。这些数据揭示了在这些硬件上使用gpupy相对于只使用NumPy的性能提升，其中20x的点（矩阵乘法）加速比和30x的加法加速比表明了gpupy能够显著提升计算性能。 最后，该库被标记为Python，意味着它是一个为Python语言编写的库。同时，从提供的压缩包子文件名称“gpupy-master”可以推断，gpupy可能是一个开源项目，并且可以通过访问包含“gpupy-master”路径的压缩包来获取其源代码。通常，在开源项目中，“master”分支表示项目的主分支，包含了最新和最完整的代码版本。"