自定义内核

cupy.ElementwiseKernel(in_params, ...[, ...])	用户定义的逐元素内核。
cupy.ReductionKernel(unicode in_params, ...)	用户定义的归约内核。
cupy.RawKernel(unicode code, unicode name, ...)	用户定义的自定义内核。
cupy.RawModule(unicode code=None, *, ...[, ...])	用户定义的自定义模块。
cupy.fuse(*args, **kwargs)	融合函数的装饰器。

JIT 内核定义

Supported Python built-in functions include: range, len(), max(), min().

备注

If loop unrolling is needed, use cupyx.jit.range() instead of the built-in range.

cupyx.jit.rawkernel(*[, mode, device])	装饰器将 Python 函数编译为 CUDA 内核。
cupyx.jit.threadIdx	dim3 threadIdx
cupyx.jit.blockDim	dim3 blockDim
cupyx.jit.blockIdx	dim3 blockIdx
cupyx.jit.gridDim	dim3 gridDim
cupyx.jit.grid(ndim)	计算网格中的线程索引。
cupyx.jit.gridsize(ndim)	计算网格大小。
cupyx.jit.laneid()	返回调用线程的车道ID，范围在 [0, jit.warpsize) 内。
cupyx.jit.warpsize	返回一个warp中的线程数。
cupyx.jit.range(*args[, unroll])	支持循环展开的范围。
cupyx.jit.syncthreads()	调用 __syncthreads()。
cupyx.jit.syncwarp(*[, mask])	调用 __syncwarp()。
cupyx.jit.shfl_sync(mask, var, val_id, *[, ...])	调用 __shfl_sync 函数。
cupyx.jit.shfl_up_sync(mask, var, val_id, *)	调用 __shfl_up_sync 函数。
cupyx.jit.shfl_down_sync(mask, var, val_id, *)	调用 __shfl_down_sync 函数。
cupyx.jit.shfl_xor_sync(mask, var, val_id, *)	调用 __shfl_xor_sync 函数。
cupyx.jit.shared_memory(dtype, size[, alignment])	分配共享内存并将其作为一维数组返回。
cupyx.jit.atomic_add(array, index, value[, ...])	调用 atomicAdd 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_sub(array, index, value[, ...])	调用 atomicSub 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_exch(array, index, value[, ...])	调用 atomicExch 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_min(array, index, value[, ...])	调用 atomicMin 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_max(array, index, value[, ...])	调用 atomicMax 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_inc(array, index, value[, ...])	调用 atomicInc 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_dec(array, index, value[, ...])	调用 atomicDec 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_cas(array, index, value[, ...])	调用 atomicCAS 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_and(array, index, value[, ...])	调用 atomicAnd 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_or(array, index, value[, ...])	调用 atomicOr 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.atomic_xor(array, index, value[, ...])	调用 atomicXor 函数以原子方式操作 array[index]。
cupyx.jit.cg.this_grid()	返回当前的网格组 (_GridGroup)。
cupyx.jit.cg.this_thread_block()	返回当前线程块组（_ThreadBlockGroup）。
cupyx.jit.cg.sync(group)	调用 cg::sync()。
cupyx.jit.cg.memcpy_async(group, dst, ...[, ...])	调用 cg::memcpy_sync()。
cupyx.jit.cg.wait(group)	调用 cg::wait()。
cupyx.jit.cg.wait_prior(group)	调用 cg::wait_prior<N>()。
cupyx.jit._interface._JitRawKernel(func, ...)	JIT CUDA 内核对象。

内核二进制记忆化

cupy.memoize(bool for_each_device=False)	使一个函数记忆每个参数和设备的结果。
cupy.clear_memo()	清除所有由 memoize 装饰的函数的缓存结果。