ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ステップ52GPU対応

ディープラーニングで行う計算は「行列の積」が多くを占めます。行列の積は掛け算と足し算で構成され、並列に計算することが可能です。そして、そのような計算はCPUよりもGPUが得意とします。ここでは、DeZeroをGPU上で実行するための仕組みを作ります。

	GPU上で実行するためには、ハードウェアとしてNVIDIAのGPUが必要になります。また、PythonのライブラリとしてCuPyが必要です。もし手持ちの環境が条件を満たさなければ、Google Colaboratoryを使ってクラウド上のGPUで動かすこともできます（2020年2月時点では無料で利用できます）。Google Colaboratoryについては付録Cで説明しているので、興味のある方は参考にしてください。

52.1　CuPyのインストールと使用方法

CuPyは、GPUで並列計算を行うためのライブラリです。CuPyのインストールは、pipを使って次のようにインストールできます。

$ pip install cupy

それでは、CuPyを使ってみましょう。CuPyの優れている点は、NumPyと共通のAPIを持つことです。そのため、NumPyの知識がそのままCuPyでも通用します。たとえば、CuPyを使って次のようなコードを書くことができます。

import cupy as cp

x = cp.arange(6).reshape(2, 3)
print(x)

y = x.sum(axis=1