नम्पी को विभिन्न बीएलएएस कार्यान्वयन (एमकेएल, एसीएमएल, एटीएलएएस, गोटोब्लास इत्यादि) के खिलाफ "लिंक/संकलित" किया जा सकता है। यह हमेशा कॉन्फ़िगर करने के लिए सीधा नहीं है लेकिन यह संभव है।बेवकूफ, ब्लास और कब्ला
क्या एनवीआईडीआईए के कब्बास कार्यान्वयन के खिलाफ "लिंक/संकलित" करना भी संभव है?
मुझे वेब में कोई संसाधन नहीं मिला और इससे पहले कि मैं इसे बहुत अधिक समय बिताता हूं, मैं यह सुनिश्चित करना चाहता था कि यह संभव है।
एक शब्द में: नहीं, आप ऐसा नहीं कर सकते हैं।
एक बेहतर विज्ञान है जो scikits.cuda नामक CUBLAS तक पहुंच प्रदान करता है जो PyCUDA के शीर्ष पर बनाया गया है। पीईसीयूडीए numpy.ndarray कक्षा की तरह प्रदान करता है जो सीयूडीए के साथ जीपीयू मेमोरी में नम्र सरणी के हेरफेर की अनुमति देता है। तो आप कंबल और कुडा का उपयोग numpy के साथ कर सकते हैं, लेकिन आप सिर्फ CUBLAS के खिलाफ लिंक नहीं कर सकते हैं और यह काम करने की उम्मीद कर सकते हैं।
एक वाणिज्यिक लाइब्रेरी भी है जो कार्यक्षमता की तरह numpy और cublas प्रदान करती है और जिसमें पाइथन इंटरफ़ेस या बाइंडिंग है, लेकिन मैं इसे उस पर भरने के लिए अपने एक शिल में छोड़ दूंगा।
http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/gnumpy.html
इस मूल रूप से एक gnumpy + cudamat वातावरण जिसमें एक GPU का दोहन करने के लिए किया जा सकता है:
यहाँ एक और संभावना है। npmat का उपयोग कर gpu के बिना भी एक ही कोड चलाया जा सकता है। इन सभी फ़ाइलों को डाउनलोड करने के लिए उपरोक्त लिंक देखें।
जानकारी के लिए धन्यवाद। मैं विभिन्न पायथन पुस्तकालयों के बारे में जानता हूं जो सीयूडीए तक पहुंच की इजाजत देता है। हालांकि मैं यद्यपि मैं केवल कुम्बास का उपयोग करने के लिए न्यूम्पी को कॉन्फ़िगर कर सकता हूं, मुझे मौजूदा कोड में कुछ भी नहीं बदलना पड़ेगा (वर्तमान में यह ''numpy.dot()' 'और एमकेएल या गोटोब्लस 2 के साथ अन्य लाइनलग फ़ंक्शंस का उपयोग करता है) और मैं कर सकता था प्रदर्शन तुलना जिज्ञासा से बाहर: क्या आप मौके से जानते हैं कि तकनीकी कारणों से क्यों CUBLAS के खिलाफ numpy लिंक करना संभव नहीं है? –
ऐसा इसलिए है क्योंकि एपीआई समान नहीं है, और स्मृति प्रबंधन की एक पूरी परत है कि मानक ब्लैस एप्लिकेशन के बारे में कुछ भी नहीं जानता है। – talonmies
यह स्थिति को बदल सकता है: http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/drop-in-acceleration-gnu-octave/ हालांकि यह ऑक्टेट पर लागू होता है, यह नम्पी –