numpy - Numpy、BLAS、CUBLAS

Question

Numpy は、さまざまな BLAS 実装 (MKL、ACML、ATLAS、GotoBlas など) に対して「リンク/コンパイル」できます。設定は必ずしも簡単ではありませんが、可能です。

NVIDIA の CUBLAS 実装に対して numpy を「リンク/コンパイル」することも可能ですか?
Web でリソースを見つけることができなかったので、時間をかけて試してみる前に、それが可能であることを確認したかったのです。

Answer 1

一言で言えば、いいえ、それはできません。

PyCUDAscikits.cudaの上に構築されたscipy から CUBLAS へのアクセスを提供するかなり優れた scikit があります。PyCUDA は、CUDA を使用して GPU メモリ内の numpy 配列をシームレスに操作できるようなクラスを提供します。したがって、numpy で CUBLAS と CUDA を使用することはできますが、単に CUBLAS にリンクして動作を期待することはできません。numpy.ndarray

numpy と cublas のような機能を提供し、Python インターフェイスまたはバインディングを備えた商用ライブラリもありますが、それについては彼らのサクラの 1 つに任せます。

Answer 2

ここに別の可能性があります:

http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/gnumpy.html

これは基本的に、GPU を利用するために使用できる gnumpy + cudamat 環境です。npmat を使用して GPU なしで同じコードを実行することもできます。これらのファイルをすべてダウンロードするには、上記のリンクを参照してください。