numpy是Python中常用的一个矩阵运算库，而且numpy的底层都是采用c实现的，所以执行效率和速度也是很快的，但numpy是利用CPU来进行矩阵运算的，如果遇到大数据的矩阵运算，你会发现numpy真的很慢。那有没有什么办法来加速呢？想到大矩阵的运算肯定会想多使用GPU来计算，就让我们来看看numpy的GPU版本cupy。
环境要求
操作系统
官方推荐安装环境是在linux操作系统下安装：
其他
- python版本：3.5.1+, 3.6.0+, 3.7.0+ 和 3.8.0+
- cuda版本：8.0, 9.0, 9.1, 9.2, 10.0, 10.1 and 10.2
- cudnn版本：v5, v5.1, v6, v7, v7.1, v7.2, v7.3, v7.4 和v7.5
安装cupy
- 源码安装
pip install cupy
- 从git安装最新版本
git clone https://github.com/cupy/cupy.git
cd cupy
pip install .
- 直接通过whl文件安装
在安装之前需要先确定cuda的版本，以安装对应的版本，否则在后面使用cupy的是会出现一些错误
#查看cuda的版本
nvcc -V
#输出信息
#nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
#Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
#Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
#Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
#通过上面的信息，可以看出cuda的版本是9.0
#安装cuda为9.0版本的cupy
pip install cupy-cuda90
速度对比
下面我们通过一些例子来对比一下numpy和cupy的执行效率，cupy的函数接口和numpy基本上都是一样的
- 矩阵点积运算
我们定义一个函数来统计numpy和cupy的矩阵运算时间
对比100000×1024矩阵和1024×1矩阵的点积运算的消耗时间，计算10次统计最终的平均时间
num = 100000
test_dot_time(True,num)
#a time consume 0.18 sec
test_dot_time(False,num)
#a time consume 5.48 sec
通过对比可以发现，cupy要比numpy节省30倍的时间消耗，这里只是展示了一种运算，如果你的矩阵运算越多，矩阵越大使用cupy运算节省的时间会更加明显。
那么是不是以后我们可以使用cupy来替代numpy了呢？这也不一定，我们来看看当num较小时的情况，当num为10的时候会怎么样呢？
num = 10
test_dot_time(True,num,times=10)
# a time consume 0.20425036 sec
test_dot_time(False,num,times=10)
#a time consume 0.00120769 sec
这时候居然numpy要比cupy更快？这是为什么呢？
一方面是因为CPU<->GPU这里有一个数据传输，而且CPU中还有一个cache可以用来计算，这个计算速度要比GPU快，不过这个大小有限大概几十M。这就是为什么小数据CPU要比GPU快的原因。
