NumPy 高级教程——GPU 加速

Python NumPy 高级教程：GPU 加速

在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。

1. 使用 CuPy 库

CuPy 是一个 NumPy 兼容的 GPU 数组库，它允许在 GPU 上执行 NumPy 风格的操作。首先，需要安装 CuPy：

pip install cupy

然后，可以使用 CuPy 替代 NumPy 的数组，并在 GPU 上执行计算。

import cupy as cp
import numpy as np

# 创建 NumPy 数组
arr_np