나는 체인 링커 링크를 정의했지만 구현이 너무 느리다. 나는 내 코드의 cython CPU 버전을 구현했다. 하지만 GPU를 통해 속도를 더욱 높이고 싶습니다. 그래서 나는 다음과 같은 코드를 테스트하지만, 실패 :cupy가 cython (예 : 버퍼링 된 인덱스)을 지원합니까?
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
import cupy as cp
cimport cupy as cp
cdef class A:
def __init__(self):
pass
cdef cp_test(self, cp.ndarray[cp.float_t, ndim=2] arr):
return cp.sum(arr)
a = A()
arr = cp.arange(100).reshape(20,50)
print(a.cp_test(arr))
보고 :
cdef cp_test(self, cp.ndarray[cp.float_t, ndim=2] arr):
^
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C:\Users\.ipython\cython\_cython_magic_d4940a274af88f0257c368b8a5d0e3f5.pyx:13:23: 'ndarray' is not a type identifier
cython과 cupy를 함께 사용하는 방법은 무엇입니까? 가장 좋은 방법은 무엇입니까? – machen
오류 메시지는'np' 대신'cp'를 입력했기 때문에 발생합니다. 나는 오타로 닫으려고한다. – DavidW
아니, numpy에 대해 말하는 것은 아니지만 cupy, chainer 그룹이 numpy의 CUDA 지원 GPU 버전을 발표했다. cython과 함께 작동 할 수 있는지 알고 싶다. – machen