在我的筆記本電腦上(window10,cuda11.3),測試結果如下。
test.py:12: RuntimeWarning: overflow encountered in add
cpu = np.add(cpu,cpu) # 這里用np.add()和直接用 + 一樣!內核都是cpu來算
純cpu計算時間: 28.809672832489014
純gpu計算時間: 0.014949798583984375
混合的計算時間: 0.00896906852722168
根據(jù)我的測試結果,混合計算還更快
Cupy的用處概述前提:傳統(tǒng)的數(shù)組和矩陣都是通過numpy來設定,然后numpy來調用cpu計算!cupy的作用:數(shù)組和矩陣都是通過cupy來設定,然后cupy來調用gpu并行計算! 區(qū)別與聯(lián)...