Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
1. Введение в проект
Numpy.GPU — это библиотека для ускорения Numpy, основанная на Cuda.
Примечание: чтобы воспользоваться преимуществами ускорения, у вас должна быть видеокарта NVIDIA с поддержкой Cuda.
2. Инструкция по установке
pip install git+https://gitee.com/killf/numpy.gpu.git
3. Использование
import numpy as np
import numpy_gpu as gpu
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c1 = gpu.add(a, b) # [5. 7. 9.]
c2 = gpu.dot(a, b) # 32
print(c1)
print(c2)
Обратите внимание: при первом выполнении может быть немного медленно, это связано с динамической компиляцией Cuda, последующие запуски будут очень быстрыми.
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )