<div id="readability-page-1" class="page">이 글은 AI 딥러닝에 핵심적으로 사용되는 CUDA를 손쉽게 사용하기 위해 CuPy 와 사용법을 간략히 알아본다.<div>import numpy as npimport cupy as cpx_gpu = cp.array([1, 2, 3])x_cpu = np.array([1, 2, 3])l2_cpu = np.linalg.norm(x_cpu)x_gpu = cp.array([1, 2, 3])l2_gpu = cp.linalg.norm(x_gpu)x_on_gpu0 = cp.array([1, 2, 3, 4, 5])x_on_gpu0 = cp.array([1, 2, 3, 4, 5])with cp.cuda.Device(0):&nbsp; &nbsp; x_gpu_0 = cp.ndarray([1, 2, 3])&nbsp; # create an array in GPU 0</div></div>

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이 글은 AI 딥러닝에 핵심적으로 사용되는 CUDA를 손쉽게 사용하기 위해 CuPy 와 사용법을 간략히 알아본다.
설치 방법
pip install cupy-cuda11x
pip install nvcc4jupyter
개발하기
import numpy as np
import cupy as cp
x_gpu = cp.array([1, 2, 3])
x_cpu = np.array([1, 2, 3])
l2_cpu = np.linalg.norm(x_cpu)
x_gpu = cp.array([1, 2, 3])
l2_gpu = cp.linalg.norm(x_gpu)
x_on_gpu0 = cp.array([1, 2, 3, 4, 5])
x_on_gpu0 = cp.array([1, 2, 3, 4, 5])
with cp.cuda.Device(0):
    x_gpu_0 = cp.ndarray([1, 2, 3])  # create an array in GPU 0
마무리
레퍼런스
Installation — CuPy 13.3.0 documentation
cupy/cupy: NumPy & SciPy for GPU (github.com)
Recommendations for free resources for learning CUDA for C/C++ : r/CUDA (reddit.com)
[D] Practice CUDA without an Actual NVIDIA GPU! : r/MachineLearning (reddit.com)
notY0rick/cuda_practice: My own repository containing the codes I wrote to practice CUDA programming. (github.com)
Pricing - Genesis Cloud
Welcome to nvcc4jupyter’s documentation! — nvcc4jupyter 1.2.1 documentation
Learning CUDA C++ without a GPU using Kaggle or Colab : r/CUDA (reddit.com)
Can I use CUDA on VSCode? : r/learnmachinelearning (reddit.com)

CuPy 사용해 CUDA 프로그래밍하기

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