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CuPy：NumPy コードを GPU で即座に動かす、ドロップイン互換ライブラリ
30秒で把握
- 1CuPy が NumPy/SciPy 互換の GPU ライブラリとして、NVIDIA CUDA・AMD ROCm で既存コードをドロップイン実行可能
- 2RawKernels・Stream・CUDA Runtime API の直接利用で低レベル最適化も対応・PyPI と Conda-Forge から配布
- 3科学計算・深層学習を GPU 加速するチームは既存 NumPy コードの移行を検討・Slim インストールで依存を選別可能
要約
CuPy は NumPy/SciPy と互換の GPU アクセラレーション配列ライブラリで、NVIDIA CUDA および AMD ROCm で既存の Python コードをそのまま実行できる。NumPy 記法を保ったまま GPU 計算を利用でき、RawKernels 経由で低レベル CUDA 機能へのアクセスや Stream による最適化、CUDA Runtime API の直接呼び出しも可能である。PyPI および Conda-Forge で Linux・Windows 向けの wheel が配布されており、Slim インストール (CUDA 依存を省いた cupy-core) やバージョン指定での導入に対応している。
あなたへの影響
科学計算・機械学習を GPU で加速したいチームは、CuPy を選択肢として評価する価値がある。
推奨：既存の NumPy/SciPy コードをほぼ変更せずに GPU 実行できるため、プロトタイプから本番までの開発スピードが大きく短縮される可能性がある。