问题标签 [cupy]
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python - CuPy 并发
我正在使用 CuPy (7.0.0) 并尝试使用简单的示例脚本获取并发流:
但是乘法是按顺序执行的。
谁能告诉我我的脚本有什么问题?
更新:
即使我增加工作量,流也会按顺序处理。
结果如下:
python - AttributeError:模块“cupy”没有属性“cupyx”
我运行它时有这个python代码,它说
AttributeError:模块“cupy”没有属性“cupyx”
代码:
我已经在docker中成功安装了cupy
任何帮助将不胜感激,谢谢
python - CuPy 不能在 Ubuntu 18.04 和 CUDA 9.0 上运行
条件:
- CuPy 7.0.0 版
- 操作系统/平台 Ubuntu 18.04
- CUDA 9.0 版
- cuDNN/NCCL 版本 7.6.5(用于 cuda 9.0)
- GPU 英伟达 GTX580
- 驱动程序版本 390.116
代码 1:
错误信息 1:
代码 2:
错误消息 2:
cupy - 在 TX2 上运行 cupy
最近我在我的 tx2 上安装了 CUDA 10.0 和 cupy。我在一篇文章中读到,它说 cupy 比 numpy 快 10 倍。所以我运行了这个程序:
我得到的结果非常不同。Numpy 只用了 0.00273,而 Cupy 用了 0.6795s。是什么让cupy这么慢。我通过以下方式安装了cupy:
任何线索都会有所帮助。提前致谢!
numpy - 将 cupy 转换为 numpy 非常慢
健康)状况
- CuPy 7.0.0 版
- 操作系统/平台 Ubuntu 18.04
- CUDA 10.1 版
重现代码
- convert cupy to numpy 很慢 结果是
0.02095769099832978 6.170492547998947
python - 使用 Cupy 的 GPU FFT 卷积
我正在尝试使用 Cupy 在 GPU 上执行 FFT 卷积操作。
使用 scipy.signal.fftconvolve 的源代码,我想出了以下基于 Numpy 的函数,它运行良好:
我天真地为 Cupy 编写了如下程序:
后者在行上给了我以下错误enter code here
:
cupy.fft.ftt的文档声明它接受元组作为范围,但由于某种原因将其读取为 cupy.ndarray。
有人可以指出我正确的方向吗?
python - `numpy.nanpercentile` 非常慢
numpy.nanpercentile
非常慢。所以,我想使用cupy.nanpercentile
; 但尚未cupy.nanpercentile
实施。有人有解决方案吗?
python - 如何利用 GPU 将大型 dask 数组(numpy.ndarray)写入 Zarr 文件?
我正在尝试使用 dask. 如果我的 dask 数组被命名dask_data
,那么一个简单的dask_data.to_zarr("my_zarr.zarr")
就可以了。但据我了解,这是一个同步的、受 CPU 限制的过程。
我想做的是使用并行处理分配给 Quadro GV100 GPU 的大部分工作。我试图通过将 numpy.ndarray 转换为 cupy.ndarraydask_data_cupy = dask_data.map_blocks(cupy.asarray)
并将其写入 zarr 文件,但我收到:(
ValueError: object __array__ method not producing an array
坦率地说,我也没有看到性能提升)。
我如何使用 GPU 将 dask 数组并行写入 zarr 文件?
谢谢!