Numpy，BLAS和CUBLAS

Numpy可以针对不同的BLAS实现（MKL，ACML，ATLAS，GotoBlas等）进行“链接/编译”。这并不总是直接配置，但它是可能的。Numpy，BLAS和CUBLAS

是否有可能针对NVIDIA的CUBLAS实现“链接/编译”numpy？
我在网上找不到任何资源，在我花太多时间尝试之前，我想确保它可能。

2012-07-20 Ümit

总而言之：不，你不能这样做。

有一个相当不错的scikit，可以从scipy提供对CUBLAS的访问，它叫做scikits.cuda，它建立在之上。 PyCUDA提供了类似于numpy.ndarray的类，它可以无缝地使用CUDA处理GPU内存中的numpy数组。所以你可以使用CUBLAS和CUDA，但是你不能直接链接到CUBLAS，并期望它可以工作。

还有一个商业图书馆提供numpy和cublas之类的功能，它有一个Python界面或绑定，但我会把它留给他们的一个愿望来填补你的空白。

来源

2012-07-20 09:51:34 talonmies

感谢您的信息。我知道允许访问CUDA的各种Python库。不过，如果我可以配置Numpy来使用Cublas，我不需要改变现有代码中的任何东西（目前它使用''numpy.dot（）''和其他Linealg函数与MKL或GotoBlas2），我可以做性能比较。出于好奇：你是否偶然知道技术上的原因是为什么不可能将numpy与CUBLAS联系起来？ – 2012-07-20 10:01:19

这是因为API不同，并且存在整个内存管理层，标准Blas应用程序一无所知。 – talonmies 2012-07-20 10:16:15

这可能会改变这种情况：http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/drop-in-acceleration-gnu-octave/虽然这适用于八度，它应该也适用于Numpy – 2014-09-16 21:05:37

这里是另一种可能性：

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

这基本上是一个gnumpy + cudamat环境，其可用于利用一个GPU。也可以在没有使用npmat的情况下运行相同的代码。参考上面的链接下载所有这些文件。

来源

2013-09-27 16:52:25 sidquanto

Numpy，BLAS和CUBLAS

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