CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。

1. CuPy解説
2015/12/19 Chainer Meetup #1@スマートニュース
（株）Preferred Networks
奥田 遼介

2. 自己紹介
奥田 遼介
 -2014東北大学 修士
 文字列処理など
 2014 （株）プリファードインフラストラクチャー
 2014- （株）プリファードネットワークス
 映像解析系、製造業系にかかわる研究開発
 ChainerやCuPyの開発
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3. 何を話すか？
 CuPyの簡単な解説
 Cupyでどのくらい早くなるか？
 利用上の注意点
 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方解説
 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要
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4. CuPyとは何か？
 CUDA上で計算を行うNumPyサブセットのライブラリ
 関数・メソッドのサブセットを実装
 Chainer v1.5.0では 約174個の関数が実装済み
 行列積などはcuBLASを利用（高速）
 配列のスライス、転置、reshape 等が自由にできる
 カスタムカーネルの記述も可能
 elementwise, reduction
 とにかく簡単にGPUが使える事を追求
 Python上で簡単に多次元配列といえばNumPy
 PC上で簡単にGPUといえばCUDA
 CUDA ＋NumPy ＝CuPy
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5. CuPy の使い方は？
 numpy の代わりに cupy を使う（だいたい動く）
 CPU/GPU の両方で動く関数の書き方
 chainer.cuda.get_array_module() を使うと、引数に
cupy.ndarray があるかないかで numpy / cupy のどちらかを返してく
れます
 例えば下は NumPy と CuPy の両方で動く logsumexp の実装例
 （より省メモリな実装を考えてみてください）
def logsumexp(x, axis=None):
xp = cuda.get_array_module(x)
x_max = x.max(axis=axis)
return x_max + xp.log(
xp.exp(x – x_max).sum(axis=axis))
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6. CuPyってどのくらい早くなるの？
 状況によりけりですが、最大数十倍程度速くなります
def test(xp):
a = xp.arange(1000000).reshape(1000, -1)
return a.T * 2
test(numpy)
t1 = datetime.datetime.now()
for i in range(1000):
test(numpy)
t2 = datetime.datetime.now()
print(t2 -t1)
test(cupy)
t1 = datetime.datetime.now()
for i in range(1000):
test(cupy)
t2 = datetime.datetime.now()
print(t2 -t1)
時間[ms] 倍率
NumP
y
2929 1
CuPy 585 5
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7. 5倍しかなってない！もっと早くならないの？
 なります
 メモリープールを有効にしましょう
 cupy.cuda.set_allocator(cupy.cuda.MemoryPool().malloc)
 面倒であれば「import chainer」でもOK
 なぜ早くなるか？
 CUDAではmalloc, freeの実行時にCPUとGPUが同期する
 CuPyでは一度mallocした領域を使いまわすことで同期を回避
cupy.cuda.set_allocator(cupy.cuda.MemoryPool().malloc)
test(cupy)
t1 = datetime.datetime.now()
for i in range(cnt):
test(cupy)
t2 = datetime.datetime.now()
print(t2 -t1)
時間[ms] 倍率
NumPy 2929 1
CuPy 585 5
CuPy
メモリプール
123 24
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8. Chainer（CuPy）が遅い・・・・？
 v1.5からものすごく速くなりました！
 v1.4まではCuPyのコードがPythonだったので遅かった
 なので、Cythonにしました
 例えば、Chainerから見るてどのくらい早くなったか？
速度 mnis
t
ptb
v1.4.1 1.0 1.0
v1.2 (pyCUDAの
頃)
2.3 1.6
v1.5 (cython) 2.6 1.2※
※ GradientClippingが行われるようになってちょっと計算量が増えています
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9. おわり（その１）
 ここより下のスライドはよりCuPyを活用したい人のた
めの情報です
 Elementwise,Reductionを作りたい人以外には不要な情
報です。
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10. Elementwiseな操作をしたい時は？
 要素ごとの2乗誤差をとる関数を定義
 使い方
 ブロードキャストや型チェックは全自動
squared_diff = cupy.ElementwiseKernel(
‘float32 x, float32 y’, #入力
‘float32 z’, #出力
‘z = (x - y) * (x - y)’, #計算
‘squared_diff’) #名前
squared_diff(cupy.arange(10), 10))
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11. 型をジェネリックに扱いたい時は？
 1文字の型名はプレースホルダーになる
squared_diff = cupy.ElementwiseKernel(
‘T x, T y’, //入力
‘T z’, //出力
‘z = (x - y) * (x - y)’, //計算
‘squared_diff’) //名前
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12. 配列に自由にアクセスしたい時は？
 例えば、bincountがしたいときは？
 「raw」をつけると配列の添え字アクセスができる
for x in arr_x:
bin[x] += 1
cupy.ElementwiseKernel(
'S x',
'raw U bin',
'atomicAdd(&bin[x], 1)',
'bincount_kernel')
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13. Reduceしたい時は？
 例えばL2距離
 使い方
 「axis」や「keepdims」などのオプションも使えます
l2norm_kernel = cupy.ReductionKernel(
'T x', # 入力
'T y', # 出力
'x * x', # 前処理
'a + b’, # リデュース
'y = sqrt(a)', # 後処理
'0', # 初期値
'l2norm') # 名前
x = cupy.arange(10, dtype='f').reshape(2, 5)
L2norm_kernel(x, axis=1, keepdims=True)
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14. おわり（その２）
 ここより下のスライドはよりCuPyを作りたい人のため
の情報です
 NumPyのかわりにCuPyを使いたいだけの人には完全に
不要な情報です
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15. CuPyの実装が知りたい時は？
 コードを読んでください
 今回はとてもざっくりと全体の概要だけ説明します
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16. CuPyの全体構造は？
 大まかに3層構造
CUDA(cuBLAS, cuRNAD, cuDNN)
ndarray
ufunc, elementwise,
reduction
CUDA Python wrapper cupy.cuda
cupy.core
関数群（演算、テンソル操作） cupy
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17. CUDA Python wrapperとは？
 薄いラッパー
 driver.pyx, runtime.pyx, cublas.pyx, curand.pyx, cudnn.pyx
 C関数をPython関数にする
 cupy_cuda.h, cupy_cudnn.h
 CUDAが無い環境でCuPyをインストールするためのヘッダ
 少し厚めのラッパー
 memory.pyx GPUのポインタをくるむ
 function.pyx CUDAのkernelとmoduleをくるむ
 compiler.pyxcuファイルのコンパイルを支援
 stream.pyx streamとeventをくるむ
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18. ndarray の実体ってどうなっているの？
 Cython側の実装：cupy/core/core.pyx
 CUDA側の実装：cupy/core/carray.cuh
 メンバとしては以下のようなものを持っている
 詳しく説明しません
template <typename T, int ndim>
class CArray {
private:
T* data_;
int size_;
int shape_[ndim];
int strides_[ndim];
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19. cupy.add(x, y)を実行したら何が起こるのか？
 とても複雑なことが起きます
 ufunc の__call__が呼び出される
 引数のオプションを解決（args, kwdargs）
 引数の個数チェック
 引数のdeviceをチェック
 引数の型を正規化
 ブロードキャストを実行
 add をどの型の組み合わせで実行するかを解決
 戻り値の割り当て実行
 計算が高速に実行できるように引数を最適化
 CUDAのカーネルコードを生成（キャッシュ付）
 CUDAのカーネル呼び出しのための引数を構築
 カーネル呼び出しを実行
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20. CuPyの機能が足りないと思った時は？
 もう一度よく考える
 NumPy/CuPyでは別の方法で同じことができる場合も多いです
 複数の関数とIndexingの組み合わせで結構どうにかなります
 ぜひPRを！
 NumPyの機能をCuPyに移植したPRは基本マージされます
 効率は特に考えなくて良いので、まずは実装してみてください
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21. おわり（まとめ）
 ぜひCuPyを活用してください
 Preferred Networksでは人材採用に力を入れています
 フルタイム、アルバイト、インターンなどに興味のある
方はホームページからコンタクトお願いします
 https://www.preferred-networks.jp/job_ja
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