我正在生成大量随机数，总计超过GPU可用内存的一半。我正在循环执行此操作。 当我第二次（或第

我使用的是Ubuntu 18.04（64位），我试图使用使用Cupy的函数对一些数据进行重新采样，但是收到了错误<code

我正在使用<code>cupy</code>。我有两个GPU。我使用代码<code>cp.cuda.Device(1).use()</code>将当前设备从设备0更改

几乎所有在线提供的Numba，CuPy等示例都是简单的数组添加，显示了从CPU单核/线程到GPU的加速。而且命令

我正在用cupy用pytorch运行cuda代码。 我的环境是 ubuntu 20，anaconda-python 3.7.6，nvidia-driver 440，cuda 10.2，

我注意到<code>fill_value</code>中的<code>numpy.full()</code>参数可以是一个数组。 <pre><code>&gt;&gt;&gt; a = np.arang

下面是一个名为<code>job()</code>的简单函数，可以在GPU中执行多个CuPy任务。 我如何指示CuPy同时运行<

我正在使用Cupy创建矩阵和数组。我只是想删除矩阵的第一行，然后将新数组水平附加到矩阵中。我计划

我想通过scipy内置的低通滤波器发送一些数据。我正在用下面的一些数据数组进行测试。使用numpy时，它

我开始实现DL代码，这是我第一次使用DL，GPU和Cupy。我做了一个玩具示例，该示例在同一台机器上的不同

我在释放cupy中分配的内存时遇到问题。由于内存限制，我想使用统一内存。当我创建一个将分配给统一

我正在处理Cupy的问题。我目前正在使用Cupy，并且在非常令人满意的高速下效果很好。但是当我使用<code>

根据CuPy 8.0.0 <a href="https://docs.cupy.dev/en/stable/reference/generated/cupy.linalg.eigh.html" rel="nofollow noreferrer">https://do

我正在使用CuPy从库中测试cuda内核。更具体地说，我使用<code>cupy.RawModule</code>来利用python中的内核。但是

我已经使用numpy编写了代码，该代码采用大小为（m x n）的数组...行（m）是由（n）个特征组成的单个观

我目前正在尝试找出如何有效使用CuPy流的方法。以下代码通过重复的矩阵乘法计算矩阵幂。我希望下面

我正在尝试使用/测试CuPy（8.1.0）的（实验）AMD GPU支持。简而言之：我有一个<code>const [upload, setUpload] = us

我正在使用 tensorRT 通过 CUDA 执行推理。我想使用 CuPy 来预处理一些我将提供给 tensorRT 引擎的图像。只要

我有一个 numpy 代码，它从 MMAP 编辑的文件（具体来说是相机捕获）中读取字节数组，并对其进行处理。

我读了装饰 <code>@cupy.fuse</code> 应该加快代码。没有太多的文档（<a href="https://docs.cupy.dev/en/stable/reference/g