#請益 如何用GPU加速numpy運算

各位大神安安 最近寫到一個需要大量運算歐幾里得距離的東西 大概內容是如下(簡單說明): 有A.csv B.csv兩個檔案分別有(11937, 520) (1111, 520)的資料 對於B的每一個row都去和A的每個row去算歐幾里得距離, 有1111 * 11937次運算量 我的作法是先用pandas讀入csv再轉成np.array之後利用np.linalg.norm去做運算 大概5分鐘能跑完, 後來我想是否能用gpu加速運算, 所以我先後嘗試了Pytorch, Mxnet, Minpy等套件, 將np.array的資料搬上gpu去做運算, 但發現運算時間竟然比CPU還慢非常多, 想請問是我的作法是有誤嗎? 還是說我的概念上有什麼錯誤呢? 先感謝各位大神!
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B1 可是不是要開始先把資料轉換到gpu上 然後後面都在gpu上運算 為何會有來回搬移資料的情況? B2 其實只是單純體驗而已 之後有需求的話就比較有經驗要怎麼處理了