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GPUArray[array]

GPU加速計算がアクセス可能なメモリに格納された配列を与える．

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GPUArray

GPUArray[array]

GPU加速計算がアクセス可能なメモリに格納された配列を与える．

詳細

  • GPUArrayは，グラフィックスプロセッサユニット(GPU)がアクセス可能なデータの格納と処理にとって効率的な表現を与える．
  • GPUArrayは，通常，GPUで計算を行うことで関数実行を高速化するために使われる．
  • GPUArray[array]は，GPUメモリまたは統合メモリ内に配列を作成する．
  • array は，次の形式でよい．
  • {e1,…},{{e1,…},…},…数値要素の完全配列
    NumericArray[…]指定の型の数値配列
  • Normal[GPUArray[array]]は，GPUArrayオブジェクトを値の通常のリストに変換する．
  • 追加的な変換には以下が含まれる．
  • SparseArray[GPUArray[…]]少数の非零要素を含む疎な配列
    NumericArray[GPUArray[…],type]指定の型の数値配列
  • GPUArrayについてのInformationには以下の特性が含まれる．
  • "ElementType"要素のネイティブ型
    "Dimensions"次元のリスト
  • LinearSolve，Plus，Part等の関数は，GPU計算を実行することでGPUArrayに作用する．
  • GPUArrayは，AtomQのような関数によって，またパターンマッチングの目的では，生のオブジェクトとして扱われる．

例題

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例  (1)

ベクトルからGPUArrayオブジェクトを作成する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]

余弦を計算する：

Wolfram Language code: Cos[ga]

通常の値のリストに変換する：

Wolfram Language code: Normal[%]

スコープ  (27)

基本的な用法  (4)

ベクトルからGPUArrayオブジェクトを作成する：

Wolfram Language code: GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]

行列から：

Wolfram Language code: GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}, {2., 2.5}, {3., 3.5}}]

NumericArrayを使って指定の型のGPUArrayオブジェクトを作成する：

Wolfram Language code: GPUArray[NumericArray[RandomReal[1, 20], "Real32"]]

64ビット整数：

Wolfram Language code: GPUArray[NumericArray[RandomInteger[10, 20], "Integer64"]]

GPUArrayオブジェクトを通常の値のリストに変換する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]
Wolfram Language code: Normal[ga]

NumericArrayオブジェクトに変換する：

Wolfram Language code: NumericArray[ga, "Real32"]

SparseArrayに変換する：

Wolfram Language code: SparseArray[ga]

GPUArrayオブジェクトの情報を得る：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}, {2., 2.5}, {3., 3.5}}]

次元：

Wolfram Language code: ga["Dimensions"]

要素型：

Wolfram Language code: ga["ElementType"]

配列演算  (3)

GPUArrayオブジェクトがベクトルかどうかテストする：

Wolfram Language code: GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]
Wolfram Language code: VectorQ[%]

行列：

Wolfram Language code: GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}, {2., 2.5}, {3., 3.5}}]
Wolfram Language code: MatrixQ[%]

GPUArrayオブジェクトの一部を抽出する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}, {2., 2.5}, {3., 3.5}}]
Wolfram Language code: Part[ga, 2]
Wolfram Language code: Part[ga, 1, 2]

GPUArrayオブジェクトの特性を得る：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}, {2., 2.5}, {3., 3.5}}]

次元：

Wolfram Language code: Dimensions[ga]

深さ：

Wolfram Language code: ArrayDepth[ga]

バイト数：

Wolfram Language code: ByteCount[ga]

数学演算  (6)

GPUArrayオブジェクトに算術演算を適用する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]; gb = GPUArray[{1., 1.5, 1.1, 2.5, 2.3, 3.5, 4., 4.5}];

加算：

Wolfram Language code: ga + gb

乗算：

Wolfram Language code: ga * gb

ベキ乗：

Wolfram Language code: ga ^ 2

三角関数を数値的に評価する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

正弦：

Wolfram Language code: Sin[ga]

余弦：

Wolfram Language code: Cos[ga]

逆余弦：

Wolfram Language code: ArcCos[ga]

超越関数を計算する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

指数：

Wolfram Language code: Exp[ga]

対数：

Wolfram Language code: Log[ga]

ベキ乗：

Wolfram Language code: ga ^ 2

双曲線関数を効率的に評価する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{5., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

双曲線正弦：

Wolfram Language code: Sinh[ga]

双曲線余弦：

Wolfram Language code: Cosh[ga]

逆余弦：

Wolfram Language code: ArcCosh[ga]

整数関数を数値的に評価する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

切上げ：

Wolfram Language code: Ceiling[ga]

切下げ：

Wolfram Language code: Floor[ga]

丸め：

Wolfram Language code: Round[ga]

絶対値と符号の関数を計算する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

絶対値：

Wolfram Language code: Abs[ga]

符号：

Wolfram Language code: Sign[ga]

実数の絶対値：

Wolfram Language code: RealAbs[ga]

フーリエ解析  (2)

離散フーリエ変換を求める：

Wolfram Language code: GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]
Wolfram Language code: Fourier[%]

複雑なリストの逆フーリエ変換：

Wolfram Language code: GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]
Wolfram Language code: InverseFourier[%]

統計   (3)

GPUArrayオブジェクトに対して統計関数を評価する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0.4, 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];

平均：

Wolfram Language code: Mean[ga]

幾何平均：

Wolfram Language code: GeometricMean[ga]

分散：

Wolfram Language code: Variance[ga]

標準偏差：

Wolfram Language code: StandardDeviation[ga]

歪度：

Wolfram Language code: Skewness[ga]

GPUArrayオブジェクトの最小値：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0.4, 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];
Wolfram Language code: Min[ga]

最大値：

Wolfram Language code: Max[ga]

最小値と最大値：

Wolfram Language code: MinMax[ga]

GPUArrayオブジェクトをソートする：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0.4, 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}];
Wolfram Language code: Sort[ga]

線形代数  (4)

GPUArrayオブジェクトに行列演算を適用する：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]; gb = GPUArray[{1., 1.5, 1.1, 2.5, 2.3, 3.5, 4., 4.5}];

ドット積：

Wolfram Language code: ga.gb

転置：

Wolfram Language code: Transpose[ga]

トレース：

Wolfram Language code: Tr[ga]

行列ベクトル方程式を解く：

Wolfram Language code: gm = GPUArray[{{0., 0.5, 1.}, {1.5, 2., 2.5}, {3., 3.5, 4.}}];
Wolfram Language code: gb = GPUArray[{0.5, 1., 1.5}];
Wolfram Language code: LinearSolve[gm, gb]

行列方程式：

Wolfram Language code: gm = GPUArray[{{0., 0.5}, {1., 1.5}}];
Wolfram Language code: gb = GPUArray[{{2., 2.5}, {3., 3.5}}];
Wolfram Language code: LinearSolve[gm, gb]

行列ベクトル最小二乗問題を解く：

Wolfram Language code: gm = GPUArray[{{0., 0.5, 1.}, {1.5, 2., 2.5}, {3., 3.5, 4.}, {4.5, 5., 5.5}}]; gbv = GPUArray[{0.5, 1., 1.5, 2.}]; LeastSquares[gm, gbv]

行列行列最小二乗問題を解く：

Wolfram Language code: gbm = GPUArray[{{0.5, 1.}, {1.5, 2.}, {2.5, 3.}, {3.5, 4}}]; LeastSquares[gm, gbm]

複素数値行列の特異値分解を計算する：

Wolfram Language code: m = GPUArray[NumericArray[RandomComplex[1 + I, {3, 3}], "ComplexReal32"]];
Wolfram Language code: {u, σ, v} = SingularValueDecomposition[m]

予想される精度損失 m=u.sigma.TemplateBox[{v}, ConjugateTranspose]まで：

Wolfram Language code: Chop[m - u.σ.v, 10^-6] == SymbolicZerosArray[Dimensions[m]]//Normal

乱数生成  (2)

GPU乱数生成器に切り替える：

Wolfram Language code: SeedRandom[Method -> "GPU"]

これを使って乱数を生成する：

Wolfram Language code: RandomReal[1, 5]

ランダムな整数：

Wolfram Language code: RandomInteger[10, 5]

ランダムな複素数：

Wolfram Language code: RandomComplex[1 + I, 5]

特定のシードは現行のGPU乱数生成器に影響する：

Wolfram Language code: SeedRandom[123, Method -> "GPU"];RandomReal[1, 5]

可視化  (3)

連続確率分布からの値のリストをプロットする：

Wolfram Language code: GPUArray[RandomVariate[NormalDistribution[0, 1], 200]]
Wolfram Language code: ListPlot[%]

数の配列をプロットする：

Wolfram Language code: ArrayPlot[GPUArray[RandomReal[1, {10, 10}]]]

行列を色の配列としてプロットする：

Wolfram Language code: MatrixPlot[GPUArray[RandomReal[1, {10, 10}]]]

特性と関係  (4)

GPUArrayQを使ってあるオブジェクトが有効なGPUArrayオブジェクトかどうかをテストする：

Wolfram Language code: GPUArray[{0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5}]
Wolfram Language code: GPUArrayQ[%]

GPUArrayオブジェクトの格納に使われたバイト数を求める：

Wolfram Language code: GPUArray[RandomReal[1, 10 ^ 3]]
Wolfram Language code: ByteCount[%]

Normalを使ってGPUからデータを取り出す：

Wolfram Language code: GPUArray[{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}]
Wolfram Language code: Normal[%]

GPUArrayはNumericArrayオブジェクト内の要素の表現型を保つ：

Wolfram Language code: NumericArray[RandomReal[1, 20], "Real32"]
Wolfram Language code: GPUArray[%]

要素型：

Wolfram Language code: %["ElementType"]

考えられる問題  (2)

サポートされるGPUが検出されない場合，GPUArrayは自動的に評価される：

Wolfram Language code: GPUArray[{1, 2, 3, 4, 5}]

GPUアクセラレーションのサポートがない操作はCPU実装にフォールバックする：

Wolfram Language code: ga = GPUArray[RandomReal[1, 6]];
Wolfram Language code: Csch[ga]
Wolfram Research (2025), GPUArray, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html.

テキスト

Wolfram Research (2025), GPUArray, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html.

CMS

Wolfram Language. 2025. "GPUArray." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html.

APA

Wolfram Language. (2025). GPUArray. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_gpuarray, author="Wolfram Research", title="{GPUArray}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html}", note=[Accessed: 04-November-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_gpuarray, organization={Wolfram Research}, title={GPUArray}, year={2025}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/GPUArray.html}, note=[Accessed: 04-November-2026]}