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我正在 GPU 上构建强化学习模型，所以我使用的是具有Cupy后端 的chainer 。除了它在 GPU 上运行之外，它 的目的是复制。cupynumpy

我之前问过这个问题，关于如何对 in 中的标量进行快速位移numpy，答案很简单：我需要对实际numpy.uint64对象而不是对象进行位移numpy.array。如果我可以将我的位移方法转移到cupy以获得相同的加速，那就太好了。

但是，cupy文档要求标量在 GPU 而不是 CPU 上（来源）。这意味着要么我...

  1. 将我的标量表示为一个数组，这在上面的链接问题中提出了我的原始问题，或者
  2. 将我的标量整数推送到 CPU，进行计算，然后将其推送回 GPU，这也很慢。

如果我想对一个标量值进行数十万次位移，虽然这将花费不到一秒的时间numpy，但这需要很长时间cupy。 如何加快标量的位移cupy？

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