cupy
SHA-256CuPy は GPU 向けに設計された NumPy/SciPy の代替ライブラリであり、既存の Python 配列コードを直接 NVIDIA CUDA または AMD ROCm 上で実行できるようにします。
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v14.1.1 · 138.4 MB
NumPy/SciPy に GPU アクセラレーションエンジンを搭載、コードを変更せずに瞬時に高速化。
主な機能
- NumPy/SciPyを直接置き換え、コードの修正はほぼ不要
- NVIDIA CUDA と AMD ROCm の両プラットフォームをサポート
- 低レベル CUDA インターフェース（RawKernel、Stream、Runtime API）を提供
できないこと
- •インストールするcupyのバージョンは、システムのCUDA/ROCmバージョンと厳密に一致している必要があります。一致しない場合はエラーが発生します。ROCmサポートは依然として実験的な機能であり、安定性はやや低くなります。NVIDIA/AMD GPUがないマシンでは使用できません（CPUフォールバックはありません）。
使用例
- 大規模科学計算とデータ分析タスクの高速化
- 深層学習の前処理における配列演算の高速処理
詳細説明
CuPy は NumPy および SciPy と互換性のある GPU 高速化配列ライブラリであり、NVIDIA CUDA または AMD ROCm プラットフォーム上で既存のコードをシームレスに実行できます。高性能な配列演算、線形代数、フーリエ変換などの機能を提供し、通常はインポート文を変更するだけで数十倍の高速化が得られます。PyTorch などのフレームワークと比較して、CuPy はネイティブの NumPy/SciPy ワークフローに近く、移行コストが極めて低い一方、低レベル CUDA インターフェースを保持し、カスタムカーネルやパフォーマンス最適化にも対応しています。科学計算、ディープラーニングの前処理、信号処理などの分野で広く利用されています。
タグ
はじめ方
ソフトウェアをインストール
ディストリビューションに合ったパッケージをインストール（dpkg / rpm / AppImage）
お使いのCUDA/ROCmバージョンに応じて適切なホイールパッケージを選択してください（例：pip install cupy-cuda12x）。
cupyをインポートし、numpyと同じように配列を操作します。
コードを実行すると、自動的にGPU上で計算が実行されます。
- お使いのCUDA/ROCmバージョンに応じて適切なホイールパッケージを選択してください（例：pip install cupy-cuda12x）。
- cupyをインポートし、numpyと同じように配列を操作します。
- コードを実行すると、自動的にGPU上で計算が実行されます。
SHA-256 チェックサム確認済み
GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム
SHA256 チェックサム
8889cb83dbb7dbea593e60c85fcc91e21b0ccd10cd5380dfdfaac70b6bd9390aこのチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。
本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。
オープンソースの透明性
GitHub ソースを見るアンインストール情報
pip uninstall cupy-cuda12x（インストールしたパッケージ名に置き換えてください）または conda remove cupy（conda でインストールした場合）を使用してアンインストールできます。
追加の依存関係なし
ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。