PostgreSQLとcupyを繋ぐ～機械学習基盤としてのPG-Stromその①～ - KaiGaiの俺メモ
世間の機械学習屋さんは、機械学習・統計解析のライブラリにデータを食わせる時に、どうやってデータを入力しているのだろうか？ 話を聞くに、データを一度CSV形式に落とし込んで、それをPythonスクリプトで読み込むというパターンが多いようではある。 ただ、ある程度大量のデータセットをCSVファイルで扱うようになると、いくつか問題点が露わになってくる。 解析すべきデータセットを切り替えるたびに異なるCSVファイルを用意する事になり、ファイルの取り回しが煩雑である。 前処理をかけた後のCSVファイルがまたできてしまい、ファイルの取り回しが更に煩雑になってくる。 最終的にCSVファイルの所在が誰にも分からなくなってしまい、機械学習・統計解析の元になったファイルが散逸してしまう。 そもそも、GB単位のフラットファイルをシェル上でコピーしたり読み込ませたりするのはそれなりに時間を要する処理である。 デー
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をOpenCLで動かすフレームワーク ClPy を先行リリースしました - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
本日、フィックスターズは、PythonからNVIDIA GPUを使うためのライブラリCuPyをOpenCLでも使えるようにしたClPyをGitHubにて公開しました！ ClPyを使えば、例えばChainerのようなニューラルネットを用いた機械学習を、OpenCLが動くデバイス（例えばAMD Radeonなど）でも動作させることができるようになります。 詳細 CuPyとは、Python上での数値計算におけるで事実上の標準となっているNumPy互換でCUDAを使ったGPGPUが利用できるようにするためのライブラリです。もともとCuPyは、Preferred Networksさんが作っているChainerというニューラルネット用フレームワークをCUDAで動かすためのバックエンドとして統合されていました。現在では分離・独立して、Preferred Networksさん主体で「NumPy互換で動く」
音響メディア信号処理における独立成分分析の発展と応用, History of independent component analysis for sou...Daichi Kitamura
お久しぶりです、@mktozkです。 2ヶ月くらいブログの更新をしてませんでした。 おちこんだりもしたけれど、私はげんきです。 さて、今日はディープラーニングのフレームワークであるChainerに含まれているCupyというライブラリについて話します。 ChainerはCupyを使って様々な計算をGPU (CUDA) で行っています。 今回はこのCupyを使って楽に色んな計算をGPUに投げることを目指します。 ディープラーニングの話は全くしません。 chainer.org この記事を読んだらわかること Cupyの使い方 CupyとNumpyの両方に対応したコードの簡単な書き方 この記事には書いてないこと CUDAカーネルの書き方と使い方 この記事で使用したコードはここかここから取得できます。 ちなみに、Chainerはv1.5.1です。 GPUは速い Cupyとは Cupyの導入 Cupyの
NumPy/SciPy-compatible Array Library for GPU-accelerated Computing with Python High performance with GPU CuPy is an open-source array library for GPU-accelerated computing with Python. CuPy utilizes CUDA Toolkit libraries including cuBLAS, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSE, cuFFT, cuDNN and NCCL to make full use of the GPU architecture. The figure shows CuPy speedup over NumPy. Most operations perform we
CuPy解説
CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。
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。
Released Chainer/CuPy v5.0.0
Released Chainer/CuPy v5.0.0 By Seiya Tokui Oct 25, 2018 In Announcement We have released Chainer and CuPy v5.0.0 today! This is a major release that introduces several new features. The following is a list of selected updates. Full updates can be found in the release notes: Chainer, CuPy. Static subgraph optimization (experimental). By applying the @static_graph decorator to the static part of yo
[GTCJ2018]CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算 PFN奥田遼介
CuPy は Python 上での GPU 計算を支援するライブラリです。Python で標準的に使われている配列計算ライブラリ NumPy 互換の API を提供することで、ユーザーが簡単に GPU (CUDA) を使えることを目指して開発しています。 今回は、CuPy の使い方とその実例、高速化のポイントに加えて、CuPy の仕組み、開発の方向性など、より深く CuPy を知って頂ける内容をお伝えします。
![[GTCJ2018]CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算 PFN奥田遼介](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7f8b58cebd1a6171a96ddba66ff65f52d24b439f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fgtcj2018cupypfnryosukeokuta-181009073034-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
CPU <-> GPU でのメモリ転送 私は Cupy を深層学習以外の目的に使っていますが、その主なボトルネックになるのは、CPU <-> GPU 間のメモリの転送です。 GPUメモリはだいたい 4GB とか 8GB とかしかないので、学習データの全てをGPUに置けないことが多くなります。 そのため、メインメモリに置いてあるデータを毎回読みだしてGPUメモリに転送して、それを使ってトレーニングするということになります。 ただし、メインメモリからGPUメモリにデータを転送するには結構時間がかかってしまうので、小さなネットワークだと訓練時間よりもデータ転送に時間がかかってしまって、CPUで計算したほうが速いなんてこともよくあります。 非同期処理を行うことでそれを解決できることがあるかもしれません。 つまり、あるミニバッチを用いてモデルを訓練している間に、次のミニバッチをGPUに転送しておくこ
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Red Chainer and Cumo: Practical Deep Learning in Ruby at RubyKaigi 2019
Released Chainer/CuPy v4.0.0
Released Chainer/CuPy v4.0.0 By Seiya Tokui Apr 17, 2018 In Announcement We have released Chainer and CuPy v4.0.0 today! This is a major release that introduces several new features, especially for accelerating deep learning computations and making the installation process easier. The following is a selected list of updates (full updates can be seen in the release notes: Chainer, CuPy). Note that
Use None instead of set() to improve memory allocation performance by okuta · Pull Request #475 · cupy/cupy
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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
Released Chainer/CuPy v6.0.0
Released Chainer/CuPy v6.0.0 By Seiya Tokui May 16, 2019 In Announcement We have released Chainer and CuPy v6.0.0 today! This is a major release that introduces several new features. Full updates can be found in the release notes: Chainer, CuPy. ChainerX The biggest update is the introduction of ChainerX. It is a fast and portable ndarray engine with autograd support written in C++ with a very thi
今回は以前紹介したミニチュア風写真の作り方をご紹介します。 ちょっと前までレタッチは邪道とか言ってたのに、やってみると面白いし、最近はデジタルならではの楽しみ方で、アリなんじゃないの？とか思っていたりします＾＾ 興味のある方、お付き合いくださいませ～♪ （ちと長いです＾＾；） 使っているのはフリーソフトのGIMP2です。 （こちらでダウンロードできます） まず、元になる画像を準備します。 やはり見下ろすような俯瞰的な絵がしっくりくると思います。 今回、例として準備した画像はこれ↓ 加工したい画像を開き、以下の手順で加工します。 注意！別名保存してから作業してください！ 失敗してもまたやり直せますので… ①クイックマスクに切り替えます。 左下の分かりにくいところにボタンがあります。 切り替えると画像全面が半透明の赤色になります。 ②ブレンドツールを選択します。 ぼかす範囲をグラデーションにす
Shohei Hido - CuPy: A NumPy-compatible Library for GPU - PyCon 2018
Speaker: Shohei Hido ![Logo][https://raw.githubusercontent.com/cupy/cupy/master/docs/image/cupy_logo_1000px.png] # CuPy : NumPy-like API accelerated with CUDA [**Website**](https://cupy.chainer.org/) | [**Docs**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/) | [**Install Guide**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html) | [**Tutorial**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/tutorial/
Installation# Requirements# NVIDIA CUDA GPU with the Compute Capability 3.0 or larger. CUDA Toolkit: v11.2 / v11.3 / v11.4 / v11.5 / v11.6 / v11.7 / v11.8 / v12.0 / v12.1 / v12.2 / v12.3 / v12.4 If you have multiple versions of CUDA Toolkit installed, CuPy will automatically choose one of the CUDA installations. See Working with Custom CUDA Installation for details. This requirement is optional if
Implement best-fit-with-coalescing by sonots · Pull Request #168 · cupy/cupy
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Mac OS X High Sierra に Chainer + CuPy をインストールする。 CuPy （クーパイ）は CUDA （クーダ）の Python ラッパーで、 NumPy の代わりに使うことで GPU で計算出来るようになる。 CuPy解説 - SlideShare で概要を把握。 開発機の場合はGPUパワーよりも「CuPyで動く」という事が重要。一通り実装できたら、ちゃんとしたGPUを積んだマシンで動かすという手順になる。 尚、自分の開発機の場合は、作業開始時点で最新の Xcode と、 Command Line Tools for Xcode をインストール済。その他、brew, python, pip, pyenv などは既に入っている状態だった。 Chainer と CuPy のインストール（今回やりたい事） chainer は問題なかったが、cupy が fata
CuPy Reference Manual ¶ This is the official documentation of CuPy, a multi-dimensional array on CUDA with a subset of NumPy interface.
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Chainer/CuPy v7のリリースと今後の開発体制について
Chainer, Cupy入門
ChainerのCupyでGPUを有効活用しよう - mktozkの日記
CuPy
CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける - Qiita
Cupy を用いた 非同期メモリ転送 - Qiita
GitHub - cupy/cupy: NumPy & SciPy for GPU
CuPy improvments around memory
CuPy – NumPy & SciPy for GPU — CuPy 13.1.0 documentation
CuPy 入門 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
39cupyのアクアリウム写真館 - アクアリウムと写真、２つの趣味を合体させたブログを目指します！ -
Installation Guide — CuPy 5.0.0 documentation
Chainer + CuPy を Mac OSX にインストールする - Qiita
CuPy Reference Manual — Chainer 1.5.1 documentation