python 详解如何使用GPU大幅提高效率

cupy我觉得可以理解为cuda for numpy，安装方式pip install cupy，假设 ? 1 2 import numpy as np import cupy as cp 0 Comments

cupy我觉得可以理解为cuda for numpy，安装方式pip install cupy，假设

?

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import numpy as np

import cupy as cp

那么对于np.XXX一般可以直接替代为cp.XXX。

其实numpy已经够快了，毕竟是C写的，每次运行的时候都会尽其所能地调用系统资源。为了验证这一点，我们可以用矩阵乘法来测试一下：在形式上通过多线程并发、多进程并行以及单线程的方式，来比较一下numpy的速度和对资源的调度情况，代码为

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# th_pr_array.py

from threading import Thread

from multiprocessing import Process

from time import time as Now

import numpy as np

import sys

N = 3000

def MatrixTest(n,name,t):

x = np.random.rand(n,n)

x = x@x

print(f"{name} @ {t} : {Now()-t}")

def thTest():

t = Now()

for i in range(5):

Thread(target=MatrixTest,args=[N,f'th{i}',t]).start()

def prTest():

t = Now()

for i in range(5):

Process(target=MatrixTest,args=[N,f'pr{i}',t]).start()

if __name__=="__main__":

if sys.argv[1]=="th":

thTest()

elif sys.argv[1]=="pr":

prTest()

else:

t = Now()

for i in range(5):

MatrixTest(N,"single",t)

运行结果为

所以说在numpy中就别用python内置的并行和并发了，反而会称为累赘。而且这么一比更会印证numpy的强大性能。

但在cupy面前，这个速度会显得十分苍白，下面连续5次创建5000x5000的随机矩阵并进行矩阵乘法，

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#np_cp.py

import numpy as np

import cupy as cp

import sys

from time import time as Now

N = 5000

def testNp(t):

for i in range(5):

x = np.random.rand(N,N)

x = x@x

print(f"np:{Now()-t}")

def testCp(t):

for i in range(5):

x = cp.random.rand(N,N)

x = x@x

print(f"cp:{Now()-t}")

if __name__ == "__main__":

t = Now()

if sys.argv[1] == 'np':

testNp(t)

elif sys.argv[1]=='cp':

testCp(t)

最后的结果是

而且非常霸道的是，当矩阵维度从5000x5000升到15000x15000后，cupy的计算时间并没有什么变化，充其量是线性增长，毕竟只要缓存吃得下，无论多么大的矩阵，乘法数也无非是按行或者按列增加而已。

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原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/121223407

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