CuPy是NumPy的GPU加速版本

CuPy 概览

今天我们来聊聊一个在 Python 数据科学领域中日益受到关注的库——CuPy。

什么是 CuPy？

CuPy 是一个开源的 Python 库，它的设计初衷是为了使得在 GPU 上的计算变得简单快捷。
它提供了与 NumPy 非常相似的 API，这意味着如果你已经熟悉 NumPy，那么使用 CuPy 将会非常容易。
CuPy 的亮点在于它能够利用 NVIDIA GPU 来加速计算，这在处理大规模数据时尤其有用。
https://github.com/cupy/cupy

为什么选择 CuPy？

• 速度提升显著：根据多个来源的数据，CuPy 在某些操作上比 NumPy 快了几十甚至几百倍。这对于数据科学和机器学习等领域的应用来说，意味着更高效的数据处理和分析能力。
• 易于上手：CuPy 的接口设计遵循 NumPy，这使得那些已经熟悉 NumPy 的用户可以轻松迁移到 CuPy。
• 广泛的应用场景：从深度学习到图像处理，CuPy 都能提供强大的支持。

安装 CuPy

安装 CuPy 相当简单。你只需要使用 pip 命令：

# For CUDA 11.2 ~ 11.x
pip install cupy-cuda11x

# For CUDA 12.x
pip install cupy-cuda12x

# For AMD ROCm 4.3
pip install cupy-rocm-4-3

# For AMD ROCm 5.0
pip install cupy-rocm-5-

一个简单的例子

让我们来看一个简单的例子，对比一下 NumPy 和 CuPy 在处理同样任务时的速度差异。

import numpy as np
import cupy as cp
import time

# 使用 NumPy 创建一个大数组
start_time = time.time()
numpy_array = np.random.rand(10000, 10000)
numpy_result = numpy_array ** 2
print("NumPy 时间：", time.time() - start_time)

# 使用 CuPy 完成同样的任务
start_time = time.time()
cupy_array = cp.random.rand(10000, 10000)
cupy_result = cupy_array ** 2
print("CuPy 时间：", time.time() - start_time)

NumPy 时间：3.474796772003174
CuPy 时间：0.0693259145678
在这个例子中，我们创建了一个大型数组，并计算了它的平方。
我们会发现，使用 CuPy 完成同样的任务所需的时间远少于 NumPy，速度提升了 50 倍。

一个更酷的性能对比

创建一个 3D NumPy 数组并执行一些数学函数。time.time()

import time

# NumPy and CPU Runtime
s = time.time()
x_cpu = np.ones((1000, 100, 1000))
np_result = np.sqrt(np.sum(x_cpu**2, axis=-1))
e = time.time()
np_time = e - s
print("Time consumed by NumPy: ", np_time)

Time consumed by NumPy: 0.5474584102630615

同样，创建一个 3D CuPy 数组，执行数学运算，并为其计时以提高性能。

# CuPy and GPU Runtime
s = time.time()
x_gpu = cp.ones((1000, 100, 1000))
cp_result = cp.sqrt(cp.sum(x_gpu**2, axis=-1))
e = time.time()
cp_time = e - s
print("\nTime consumed by CuPy: ", cp_time)

Time consumed by CuPy: 0.001028299331665039

为了计算差异，我们将 NumPy 时间除以 CuPy 时间

diff = np_time/cp_time
print(f'\nCuPy is {diff: .2f} X time faster than NumPy')

CuPy is 532.39 X time faster than NumPy

在使用 CuPy 时，我们似乎获得了超过 500 倍的性能提升。

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使用示例

在本节中，我们将比较 CuPy 和 Numpy 的语法，它们有 95% 的相似度。

• 首先使用 Python 列表创建一个 NumPy 和 CuPy 数组，之后我们将计算向量的范数。

import cupy as cp
import numpy as np
x = [3, 4, 5]
x_np = np.array(x)
x_cp = cp.array(x)
l2_np = np.linalg.norm(x_np)
l2_cp = cp.linalg.norm(x_cp)
print("Numpy: ", l2_np)
print("Cupy: ", l2_cp

正如我们所看到的，我们得到了类似的结果。

Numpy:  7.0710678118654755
Cupy:  7.0710678118654755

• 要将 NumPy 转换为 CuPy 数组，只需使用 .cp.asarray(X)

x_array = np.array([10, 22, 30])
x_cp_array = cp.asarray(x_array)
type(x_cp_array)

cupy.ndarray

• 或者，使用 将 CuPy 转换为 Numpy 数组。.get()

x_np_array = x_cp_array.get()
type(x_np_array)

numpy.ndarray

CuPy 高级应用示例

• 图像处理：边缘检测

图像处理是 CuPy 的一个重要应用领域。以下是一个使用 CuPy 进行边缘检测的示例：

import cupy as cp
import cv2

def edge_detection(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    image_gpu = cp.asarray(image)

    # Sobel 边缘检测算子
    sobel_x = cp.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], dtype=cp.float32)
    sobel_y = cp.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]], dtype=cp.float32)

    # 应用算子
    edge_x = cp.abs(cp.signal.convolve2d(image_gpu, sobel_x, mode='same'))
    edge_y = cp.abs(cp.signal.convolve2d(image_gpu, sobel_y, mode='same'))

    # 合并边缘
    edge = cp.sqrt(cp.square(edge_x) + cp.square(edge_y))

    # 将结果转换回 CPU 并显示
    result = cp.asnumpy(edge)
    cv2.imshow('Edge Detection', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 使用示例
edge_detection('path_to_your_image.jpg')

这个示例展示了如何使用 CuPy 在 GPU 上进行图像的边缘检测，这对于图像分析和计算机视觉应用非常有用。

• 大规模数据运算：矩阵乘法

CuPy 在处理大规模数据运算时表现出色。下面是一个矩阵乘法的示例：

import cupy as cp
import time

# 创建大型随机矩阵
a_gpu = cp.random.rand(10000, 10000)
b_gpu = cp.random.rand(10000, 10000)

# 执行矩阵乘法
start_time = time.time()
c_gpu = cp.dot(a_gpu, b_gpu)
cp.cuda.Stream.null.synchronize()  # 确保计算完成
print("CuPy 矩阵乘法时间：", time.time() - start_time)

这个示例展示了 CuPy 在执行大规模矩阵乘法时的高效性，这对于科学计算和数据分析尤其重要。

• 深度学习：简单的神经网络

CuPy 也可以用于构建和训练简单的神经网络。以下是一个示例：

import cupy as cp

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + cp.exp(-x))

# 随机初始化权重
weights = cp.random.rand(3, 1)

# 示例输入
inputs = cp.array([[1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [0, 0, 1]])

# 前向传播
outputs = sigmoid(cp.dot(inputs, weights))

print(outputs)

这个示例展示了如何使用 CuPy 进行简单的神经网络前向传播计算。
以上示例展示了 CuPy 在不同领域的应用，包括图像处理、大规模数据运算和深度学习。

Numpy、Cupy 和 Pytorch

CuPy 和 NumPy 之间的区别

别问我有什么区别，问就是几乎一样样。实在要知道到底有什么区别，那就出门左转 https://docs.cupy.dev/en/stable/user_guide/difference.html

Cupy 与 Numpy 互转

import cupy as cp
import numpy as np

# cupy->numpy
numpy_data = cp.asnumpy(cupy_data)

# numpy->cupy
cupy_data = cp.asarray(numpy_data)

Cupy 与 Pytorch 互转

# 需借助中间库 dlpack
# cupy.array<–>Dlpack.Tensor<–>torch.Tensor

from cupy.core.dlpack import toDlpack
from cupy.core.dlpack import fromDlpack
from torch.utils.dlpack import to_dlpack
from torch.utils.dlpack import from_dlpack
import torch

# pytorch->cupy
cupy_data = fromDlpack(to_dlpack(tensor_data))

# cupy->pytorch
tensor_data = from_dlpack(toDlpack(cupy_data)

Numpy 与 Pytorch 互转

import numpy as np
import torch

# pytorch->numpy
numpy_data = tensor_data.numpy()

# numpy->pytorch
tensor_data = torch.from_numpy(numpy_data)

总结

让我们以一张表结束：最快的 CPU VS 最快的 GPU。

CuPy 是一个强大的工具，它能够显著提高数据处理的速度。
对于那些希望在数据科学和机器学习领域进一步提升效率的朋友们，CuPy 绝对值得一试。