Chainer/CuPy v7のリリースと今後の開発体制について By Chainer Team Dec 5, 2019 In Announcement Chainer/CuPy v7のリリース、およびChainerの開発体制の変更についてお知らせします。 Chainer/CuPy v7 本日、ChainerおよびCuPyのv7.0.0をリリースしました。変更点については各リリースノートをご覧ください。主要な変更点は以下の通りです。 Chainer v7 (alpha, beta1, beta2, beta3, beta4, rc1, major): ChainerMNを含む多くの機能がChainerXのndarrayに対応しました。 ONNX-ChainerがChainerに統合されました。 TabularDataset が追加されました。カラム指向のデータセットをpandasのような抽
CuPy カーネル融合の拡張 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年インターンシップとして勤務した徐 子健さんによる寄稿です。 2019年度夏季インターンのJoeです。この度インターンプロジェクトとしてCuPyのカーネル融合の拡張に取り組み、既存のカーネル融合の適用範囲を大幅に拡張しました。さらにその応用として、ResNet50のバッチ正規化においてCPU実行時間を30%ほど、GPU実行時間を(入力サイズに大きく依存しますがおおよそ)70%ほど削減することに成功しましたので、その取り組みをご紹介します。 背景 CuPyはNumPyと同じAPIを提供するPythonのライブラリで、CUDAを用いて演算を高速に行います。具体的には、行列・ベクトルの要素ごとの演算や、リダクションと呼ばれる、演算によって配列の次元が落ちる演算(たとえばcupy.sum)など、GPUが得意とする計算を高速に行うことができます。 さて、CuPyのGPU演算は強力で
CuPy 入門¶ CuPy は NumPy と高い互換性を持つ数値計算ライブラリです。 NumPy で提供されている多くの関数を NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit) で実行することで簡単に高速化できるように設計されています。 GPU とは¶ GPU (graphics processing unit) は 3D グラフィックスの描画や、画像処理を高速に計算できるように設計された演算装置です。 一方、一般的な計算で使用される CPU (central processing unit) は、幅広く様々な処理で利用されることを想定して設計されています。 そのため、GPU と CPU ではそれぞれ、得意な計算の種類が異なります。 GPU は、条件分岐を多用するような複雑な計算には向かない一方、行列計算のようなシンプルな計算を大量に並列処理する必要がある場合は
下準備でpipを最新にしておく。 pip install -U setuptools pip そしてChainerをpipで入れる。 pip install chainer そしてCupyをインストール。 事前にCUDA, CuDNNのインストールが必要なのは注意。 (For CUDA 8.0) # pip install cupy-cuda80 (For CUDA 9.0) # pip install cupy-cuda90 (For CUDA 9.1) # pip install cupy-cuda91 (For CUDA 9.2) # pip install cupy-cuda92 (For CUDA 10.0) pip install cupy-cuda100
はじめに OpenCVで遊ぶときに、色をベースに物体検出がしたくなるときがあります。 多くの場合、OpenCVで色検出をするときに cv2.cvtColorをつかって、RGB色空間からHSV色空間へ変換 cv2.inRangeでHSV色空間の範囲を指定して2値化 出てきた画像からfindContoursして形でフィルタリング という方法が紹介されています。 一方で同様に、Numpyを使って画素毎の条件で2値化する方法が考えられます。 ここでは、この2つの方法のメリット、デメリットとcupyでの実装も含め速度をXavierNX上で比較しました。 やったこと HSVに変換したあとinRangeで2値化する方法を含め以下の4条件を比較しました 1、inRangeを使って緑のボールを検出する方法 2、numpyで条件を指定して2値化する方法 3、numpyでinRangeだとできない条件で検出する
CuPyは、GPUを使用して数値計算を行うためのPythonライブラリです。 numpyと概ね同じような機能を持っているようです(が細かいところはそれなりに違っている)。 なお、CuPyはNVIDIA製のGPUを搭載している環境でしか使用できません。 Windows上でのCuPyのインストールには概ね3つの手順が必要になります。 グラフィックドライバのアップデート CUDA Toolkitのインストール CuPyのインストール グラフィックドライバのアップデート まず、現在のグラフィックドライバのアップデートがないかを確認し、アップデートがある場合は最新版にしておく。 タスクトレイのNVIDIAアイコンを右クリックし、「NVIDIA GeForce Experience」をクリック。 その後、表示されたウインドウ上部の「ドライバー」を選択し、さらに「更新プログラムの確認」をクリックする。
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy™（クーパイ） のメジャーアップデート版となるv9をリリースしました。 CuPy v9の主な特長は次の通りです。 1. JIT 機能の追加 JIT APIにより、CUDAカーネルをPythonコードで記述することが可能となります。これにより、CUDAコード（C/C++）を記述することなく高速化が実現可能です。 2. NVIDIA cuSPARSELtライブラリのサポート Ampereアーキテクチャを採用したGPUにおいて疎行列演算を高速化するライブラリをサポートしました。 3. Windowsのサポート Windows環境での検証を実施し、正式サポートを開始しました。 4. AMD社のGPU (ROCm)のサポート ROC
What Chainerを利用して機械学習を学ぶにあたり、私自身が、気がついた点、リサーチした内容をまとめる記事になります。今回は、scikit-learnを勉強します。 私の理解に基づいて記述しているため、間違っている場合があります。間違いは都度修正するつもりです、ご容赦ください。 Content GPU 画像処理に特化した演算装置。CPUと原理上何が異なっていて画像処理に有利なのか全く理解できていない。 例えば、下記サイトではCPUとGPUの違いが簡単に説明されている https://www.datadock.co.jp/column/GPU/2018/05/88.html ただ本質的な理解をするためには、まずCPUが得意とする処理、GPUが得意とする処理を抑える必要がありそうだ。 定正的な話だけをするなら、似たような処理を同時に複数行うのは現在、並列演算が高速化を可能とする領域である
PFNのCuPyがチャン・ザッカーバーグ・イニシアチブより35万米ドルの助成金を受給 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（PFN）が開発した汎用配列計算ライブラリCuPy™（クーパイ）が、米国の慈善団体チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブ（CZI）より生物医学研究において重要なオープンソース・ソフトウェア（OSS）のひとつとして認められ、35万米ドルの助成金を受給することが決定しました。本助成金は、CuPyの機能開発およびOSSコミュニティ育成の加速のために使用される計画です。 CZIは2015年に疾病撲滅や教育の改善などを目的に設立され、Facebook創業者のマーク・ザッカーバーグ氏とプリシラ・チャン氏が夫妻で共同責任者を務める米国の慈善団体です。同団体は2019年からEOSS（Essential Open Source Software for Science）というプログラムで生物医学研究にとって重要なOSSを助成金給付の対象としており、今回は5回目の公募
目次 環境 事前準備 Cupyインストール 参考文献 環境 Windows10 Anaconda22.11.1 → python3.9.13 事前準備 グラフィックドライバのアップデート タスクトレイにあるNVIDIAアイコン上に，「NVIDIA GeForce Experience」が出れば更新しておく必要がある． CUDA Toolkitのインストール GPU上で計算するためには，NVIDIAが提供している「CUDA」が必要になる． 現在（20230119）までに，CupyがCUDA12.0に対応できておらず，CUDA11.8までの対応になっていることに留意する必要がある． 以下のアーカイブサイトからダウンロード可能 → CUDA Toolkit Archive Cupyインストール $ python -m pip install -U setuptools pip #インストーラーの
![Cupyのインストール・環境構築[Windows10] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4b3906a1c0939c630283a2c6691f2772c733d153/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9Q3VweSVFMyU4MSVBRSVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyVCMyVFMyU4MiVCOSVFMyU4MyU4OCVFMyU4MyVCQyVFMyU4MyVBQiVFMyU4MyVCQiVFNyU5MiVCMCVFNSVBMiU4MyVFNiVBNyU4QiVFNyVBRiU4OSU1QldpbmRvd3MxMCU1RCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YjQwOTQyMjM5NzczYjBhZWEzNTY5NDlmYjRkMjVjMTU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwU0hSTkFLJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01ZGEwNDk3NTNiMWU2MWY5Mjk0MjNlMzU5YjdiNmZmNg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da38d697175f07f1c0cae5e1220b4589c)
はじめに 魚眼カメラで撮影した等距離射影方式の画像を，普通のカメラの中心射影方式のへの変換をするなどの，画像を幾何学的変換することがあります。僕は研究で，中央付近を大きく，外側を小さくする変換をするために使いました。 ここでは，等距離射影方式の画像を中心射影方式の画像に変換する場合を取り上げ，紹介していきます。 なぜ CuPy を使うのか CuPy は NumPy と互換性を持つ NVIDIA の GPU で動作することのできるライブラリです。幾何学変換は大量の画素を移動させるので，安直なループで実装すると処理時間が長いです。なので，GPU を使って並列化しようということです。 実装 作成したコード等は ここ にあります。 import 今回は画像を扱うライブラリに OpenCV を使います。import するのはこの 2 つだけです。 ElementwiseKernel CuPy で並列
オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy v12をリリース - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy™（クーパイ） のメジャーアップデート版となるv12をリリースしました。 CuPy v12の主な特長は次の通りです。 SciPy API互換のインターポレーションモジュールの提供 SciPy APIと同様に使用可能なインターポレーションモジュール (cupyx.scipy.interpolate) を実装しました。欠損値の推定やスムージングなど、さまざまな分野のデータ分析や前処理においてGPUの活用が容易になりました。本モジュールは、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブのEssential Open Source Software for Scienceプログラムの支援を受けて開発したものです。 JITカーネルでのThru
ary = cp.arange(10).reshape((2,5)) print(repr(ary)) print(ary.dtype) print(ary.shape) print(ary.strides) This array is in the GPU memory of the default GPU (device 0). We can see this by inspecting the special device attribute: このアレイは、デフォルトGPU(デバイス0)のGPUメモリ内に格納されている。特別なデバイス属性を調べることで、このことを確認できる。
$ python Python 3.6.5 (default, Jul 26 2018, 11:41:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cupy >>> cupy.__version__ '6.0.0b1' >>> import cupy.cuda >>> cupy.cuda.runtime.runtimeGetVersion() 9020 >>> from cupy.cuda import cudnn >>> cudnn.getVersion() 7402
GPUを活用した機械学習ツールNVIDIA RAPIDSをArch Linux + CUDA11.4 でビルドし、Cupy にも組み込んだ(Ver21.10版) (3) CUgraph - Qiita
GPUを活用した機械学習ツールNVIDIA RAPIDSをArch Linux + CUDA11.4 でビルドし、Cupy にも組み込んだ(Ver21.10版) (3) CUgraphPythonCUDANVIDIA機械学習CuPy やったこと＝RAPIDS のビルド データ処理、機械学習のフレームワークRAPIDSを Arch Linux でビルドした。ただし、ビルドまでにエライ手間がかかったので、皆さんへの共有も兼ねて 0. 基本構成その0 ・・・ Cupyのビルド方法についてはこちらの記事で紹介してます。 1. 基本構成その1 ・・・ こちら。RMM, cuDFというRAPIDS の基本コンポーネントの一部のビルド手順。 2. 基本構成その2 ・・・ こちら。CUMLというRAPIDS の基本コンポーネントの一部のビルド手順。ついでに、cuSignal という信号制御ライブラリやcu
オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy v11をリリース - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy™（クーパイ） のメジャーアップデート版となるv11をリリースしました。 CuPy v11の主な特長は次の通りです。 疎行列の分散処理機能を追加 集合通信やデータ転送を行うcupyx.distributedモジュールが疎行列(sparse matrix、要素のほとんどがゼロであるような行列) の効率的な表現形式に対応しました。これにより、1台のGPUで計算しきれなかった疎行列をマルチノード・マルチGPU環境で分散して計算することが容易になりました。 Arm SBSAとJetPack 5プラットフォームのサポート Arm SBSA版CUDAが新たにサポートされました。ArmベースのサーバとNVIDIA GPUを組み合わせるこ
Chainerは，Python ベースの，ディープラーニングのフレームワーク CuPy は，numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで，動作には NVIDIA CUDA が必要． 【目次】 前準備 Cython のインストール CuPy 最新版のインストール Chainer 最新版のインストール 先人に感謝． 【関連する外部ページ】https://docs.chainer.org/en/stable/install.html
最新の cuda + cudnn + cupy を Ubuntu 18.04 へインストールする＠2019年春版 - Qiita
はじめに ディープラーニングを行うためにはGPU環境がほぼ必須といえ、現在はGoogle Colaboratory などで簡単に利用できるようになってきました。 しかし本格的にGPUを利用するためには、やはり自前のサーバーを立てて、その上でGPU環境を構築する必要が出てきます。 そこで、記事執筆時である2019年春(5月上旬)ごろにGPUサーバーをセットアップした際のインストール方法を、忘記録として残すことにしました。 インストール環境 マシン: GCP Computer Engine (Google提供のクラウドの仮想マシン)*1 OS: Ubuntu 18.04 GPU: NVIDIA Tesla K80*2 今回は上記の様な環境に導入しましたが、nvidia製のGCPを積んでいるLinuxマシンであれば、以下の方法で問題なくできるでしょう。 *1 GCP Computer Engin
Windows 11のWSL2（Ubuntu 22.04）でGPUを使う際にPyTorch, CuPy, TensorFlowを全て使おうと思ったら少し詰まった部分もあったのでメモとして残しておきます。 ※以下「WSL2」＝「WSL2にインストールしたUbuntu」です バージョン一覧（2023/7/7時点）Windows 11 22H2 WSL2 Ubuntu 22.04 Nvidia Driver 536.40 CUDA 11.7.1 cuDNN 8.6.0 (for CUDA 11.x) Python 3.11.4 PyTorch 2.0.1 CuPy 12.1.0 TensorFlow 2.13.0 Windows 11での設定それぞれの詳細は省略しますが、以下の設定を行います。 Enable NVIDIA CUDA on WSLが参考になります。 Nvidia Driverのイン
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ 新製品・サービス ＞ PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v13」、140超の信号処理関数を追加 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [新製品・サービス] PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v13」、140超の信号処理関数を追加 2024年1月18日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト Preferred Networks（PFN）は2024年1月18日、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ「CuPy（クーパイ）」 の新版「v13」をリリースした。GPUの行列計算を容易にするPython用ライブラリで、新版では信号処理モジュール「cupyx.scipy.signal」に140を超える関数を追加した。Bスプライン補間やフィルタ処
AMDのGPUでCuPyを動かす | M:CPP
GPUは本来、画像処理を専門とするデバイスでしたが、現代では汎用的な計算に使用されることが一般的になっています。汎用計算に使用される事例の一つに、GPU向け汎用配列計算ライブラリのCuPyがあります。 このCuPyはNumPy互換のインターフェースを持ち、行列演算をGPUで計算できるという特徴を持っています。 CuPyはこれまではNVIDIA社が開発・提供しているプラットフォームであるCUDAにて提供されてきました。そのため、NVIDIA社のGPUしか公式にはサポートされていませんでした。 しかし、2021年4月22日のCuPy v9のリリースにて、AMD社が提供するROCmプラットフォームを公式にサポートすることが発表されました。これにより、公式サポートのもと、AMD社のGPUでCuPyを動かせるようになりました。 そこで、本記事ではAMDのGPUでCuPyを使用する方法を紹介します。
Powered by DLHacks はじめまして、マンボウです。普段は信号処理や画像解析をやっています。 唐突ですが、PythonからピンポイントにCUDAの機能を利用できるCuPyのElementwiseKernelを紹介します。 CUDAと言っても恐れることはなく、「C++の記法をなんとなく理解している」レベルの人でも簡単に利用できます。 はじめに Pythonは書きやすく読みやすいので私は好きです。 しかし、膨大な信号や大量の画像をPythonで扱っていると、どうしても速度が気になりだします。 かといって、全てをC++やCUDAで書き直すのも骨が折れます。 特に、データ解析で1回しか使わないようなコードを頑張ってC++やCUDAで仕上げるのは辛いです。 「『この部分だけ』で良いんや！折角GPU積んでるんだから『この部分だけ』CUDAで書かせてくれ！」 と思うことが多々あるのです。
オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy v13をリリース - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy™（クーパイ） のメジャーアップデート版となるv13をリリースしました。 CuPy v13の主な特長は次の通りです。 １．信号処理モジュールの大幅な拡充 信号処理モジュール (cupyx.scipy.signal) に140を超える関数を追加しました。Bスプライン補間やフィルタ処理などの信号処理をSciPyと同じAPIで利用することができ、GPUを活用したデータ処理がより容易になりました。本機能は、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブのEssential Open Source Software for Scienceプログラムの支援を受けて開発したものです。 ２．マルチGPU分散配列の提供（プレビュー） 複数のGPUに処
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ 新製品・サービス ＞ PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v11」、疎行列の分散処理が可能に 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [新製品・サービス] PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v11」、疎行列の分散処理が可能に 2022年7月29日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト Preferred Networks（PFN）は2022年7月28日、汎用配列計算ライブラリ「CuPy（クーパイ）」 のメジャーアップデート版「v11」をリリースした。オープンソースのPython言語向けライブラリであり、GPUを使った行列計算が容易になる。新版では、疎行列の効率的な表現形式を追加し、1台のGPUで計算しきれなかった疎行列をマルチノード/
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Chainer/CuPy v7のリリースと今後の開発体制について
CuPy 入門 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer+CuPyをインストールしてみる(Ubuntu 16.04) - Qiita
OpenCVでの色検出方法の比較 inRange , numpy , cupy - Qiita
【Windows10】CuPyのインストール - Qiita
オープンソースの汎用配列計算ライブラリ CuPy v9をリリース - 株式会社Preferred Networks
Chainerによる機械学習のためのPython学習メモ 10章 Cupy 入門 - Qiita
CuPy, Chainer をAnaconda3で使う – kana.me 要
Cupyのインストール・環境構築[Windows10] - Qiita
CuPy を使った画像の幾何学変換 with OpenCV - Qiita
Python：初心に帰ってCuPyを基礎から学習する
Cupyで使うcuDNN, CUDAバージョン確認メモ - Qiita
Chainer 最新版, CuPy 7.6 のインストール（Ubuntu 上）
WSL2でGPUを使う（PyTorch, CuPy, TensorFlow）｜Koji Iino
PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v13」、140超の信号処理関数を追加 | IT Leaders
CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける - Qiita
7️⃣ 空間変換 - CuPyを使ったアフィン変換 -｜Bio-image Analysis Notebooks :医学生物学画像をPythonで解析
PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v11」、疎行列の分散処理が可能に | IT Leaders