CuPy 7.0.0b2: CUDA NumPy兼容多维数组库

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CuPy文档概述了CuPy项目,这是一个针对CUDA的NumPy兼容多维数组库,由Preferred Networks, Inc. 和 Preferred Infrastructure, Inc. 开发。CuPy的核心是`cupy.ndarray`类,它提供了对NumPy接口的子集支持。这个子集包括: 1. 基本索引:支持整数、切片、新轴和省略运算符(Ellipsis)进行数组访问。 2. 高级索引:除了部分使用布尔掩码的复杂模式外,大部分高级索引操作也是支持的。 3. 数据类型:CuPy支持多种基本数据类型,如bool_、int8、int16、int32、int64、uint8等,以及浮点数(float16、float32、float64)和复数(complex64、complex128)。 4. 数组创建函数:提供诸如`empty`、`ones_like`、`diag`等用于生成空数组、与已有数组形状相似的全1数组和对角线数组等常用功能。 5. 数组操作:包含如`reshape`、`rollaxis`、`concatenate`等操作,用于调整数组形状和合并数组。 6. 广播操作:支持各种运算符实现元素级别的广播计算。 7. 元素wise操作:除了一些复数运算函数外,大多数通用函数都得到支持。 8. 线性代数:包括矩阵乘法、分解(如Cholesky分解、SVD等),利用cuBLAS加速。 9. 沿轴的聚合函数:如求和、最大值、argmax等。 10. 性能特性:用户可以自定义CUDA内核执行元素操作和聚集操作,通过优化内联多个操作来提高效率;支持可配置的内存分配器和内存池;提供cuDNN工具。 CuPy文档还包括章节如教程、参考手册、API兼容性政策、贡献指南、安装指南、升级指南以及许可证信息,为开发者提供了全面的学习和使用资源。此外,文档还列出了Python模块索引和索引,方便用户查找特定功能和内容。总体上,CuPy作为一个高效的深度学习加速工具,为CUDA环境下的科学计算和机器学习任务提供了强大的支持。