GPU上的NumPy + BLAS + LAPACK（AMD和Nvidia）

Question

我们有一个涉及昂贵的线性代数计算的Python代码。数据存储在NumPy数组中。该代码使用numpy.dot和一些BLAS和LAPACK函数，这些函数目前通过scipy.linalg.blas和scipy.linalg.lapack访问。当前代码是为CPU编写的。我们想要转换代码，以便在GPU上执行一些NumPy，BLAS和LAPACK操作。

我正在努力确定最佳方法。据我所知，Numba不支持GPU上的BLAS和LAPACK功能。似乎PyCUDA可能是最好的路线，但我无法确定PyCUDA是否允许使用BLAS和LAPACK功能。

编辑：我们需要将代码移植到不同的GPU架构，包括AMD和Nvidia。虽然PyCUDA似乎提供了所需的功能，但CUDA（以及PyCUDA）无法在AMD GPU上运行。

Answer 1

您是否尝试过调查scikit-cuda？ https://scikit-cuda.readthedocs.io/en/latest/#

似乎使用pyCUDA来访问CUDA-toolkit库（CUBLAS，CUSOLVER，CUFFT，CULA）以及基于CUBLAS提供它们自己的一些LAPACK例程的实现。

我已经将它用于CUBLAS例程，这是一个愉快的经历，我希望它对LAPACK来说是一样的

Answer 2

另一个选择是ArrayFire。虽然此程序包不包含完整的BLAS和LAPACK实现，但它确实提供了许多相同的功能。它与OpenCL和CUDA兼容，因此与AMD和Nvidia架构兼容。它有Python的包装器，使其易于使用。