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Numpy 努比、布拉斯和库布拉斯

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Numpy可以针对不同的BLAS实现（MKL、ACML、ATLAS、GotoBlas等）进行“链接/编译”。配置起来并不总是那么简单，但这是可能的

是否也可以根据NVIDIA的CUBLAS实现“链接/编译”numpy？
我在网上找不到任何资源，在我花太多时间尝试之前，我想确保这一切都是可能的

一句话：不，你不能那样做

有一个相当好的scikit，它提供了从scipy访问CUBLAS的权限，名为，它构建在。PyCUDA提供了一个类似于
numpy.ndarray
的类，它无缝地允许使用CUDA操作GPU内存中的numpy阵列。因此，您可以将CUBLAS和CUDA与numpy一起使用，但不能仅链接到CUBLAS并期望它工作

还有一个提供numpy和cublas功能的商业库，它有一个Python接口或绑定，但我将让他们的一个助手来告诉您这一点。

还有一种可能性：

这基本上是一个gnumpy+cudamat环境，可用于利用GPU。同样的代码也可以在没有使用npmat的gpu的情况下运行。请参阅上面的链接下载所有这些文件

谢谢你的信息。我知道允许访问CUDA的各种Python库。然而，我认为，如果我可以将Numpy配置为使用Cublas，我就不必更改现有代码中的任何内容（目前它使用
Numpy.dot（）
和其他带有MKL或GotoBlas2的Linealg函数），并且我可以进行性能比较。出于好奇：你是否碰巧知道为什么不能将numpy与CUBLAS联系起来的技术原因是什么？因为API不一样，标准blas应用程序对整个内存管理层一无所知。这可能会改变这种情况：虽然这适用于倍频程，但它也应该适用于numpys，而不是您答案中的内容？