CuPyの一般的な存在意義？

ChainerにはCuPyがあります。
CuPyはNumPyのCUDA(GPU)版ですので、非常に意味があると感じますが
TensorFlowにも似た機能のlibがあるのでしょうか。
あるいは
そもそもTensorFlowにはGPU化libは不要でしょうか。

【NOTE】---- R.Shigemori さまの回答より

①　NumpyはGPUに対応していない。そのためにCuPyが必要＝CuPyはNumpyのGPU版に相当。
②　CuPyのような"GPUで動くNumpy"はTensorFlowに内臓されている(★独立化されていない)。
③　CuPyは特定のLIBに付属せず、単独に存在するLIB。
④　TensorFlowフレームワークにもcupyを利用できるが、tensorflowはそのAPIを使うためにはグラフを定義する必要があるため不便。

∴　TensorFlowのフレームワークにはcupy不要

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

GPUで動くnumpyのような計算モジュールという意味では、tensorflowのAPIがそれに相当します。cupyとのアーキテクチャ上の相違は独立していない(tesorflowの枠組内で機能する)ということと思います。
cupyはchainerとは独立(当初は内包されていたものが分離されたと記憶しています)しているので、scikitlearnの関数の計算(例えばsvm)にcupyを適用して速度をあげることも不可能ではないでしょう。一方、tesorflowはそのAPIを使うためにはグラフを定義する必要があるため不便です。

以上より、tesorflowにはcupyのような計算モジュールはあるが、cupyとは異なるものである、という回答と考えます

投稿2018/08/09 11:19