Preferred Networks（PFN）は2024年1月18日、オープンソースの汎用配列計算ライブラリ「CuPy（クーパイ）」 の新版「v13」をリリースした。GPUの行列計算を容易にするPython用ライブラリで、新版では信号処理モジュール「cupyx.scipy.signal」に140を超える関数を追加した。Bスプライン補間やフィルタ処理などの信号処理をSciPyと同じAPIで利用でき、GPUを活用したデータ処理がより容易になる。また、複数のGPUによる分散配列機能をプレビュー機能として追加したほか、NVIDIA CUDAライブラリを未導入の環境にもCupyを導入可能にした。
Preferred Networks（PFN）の「CuPy（クーパイ）」は、Python言語向けにオープンソースソフトウェアとして提供している汎用の配列計算ライブラリである。NVIDIA GPUのCUDA（Compute Unified Device Architecture、クーダ）ライブラリをPythonから使えるのが特徴。NumPy、SciPyなど他の計算ライブラリより高速に処理できる（図1、関連記事：PFN、汎用配列計算ライブラリ新版「CuPy v11」、疎行列の分散処理が可能に）。
図1：汎用配列計算ライブラリ「CuPy（クーパイ）」 のロゴ（出典：Preferred Networks） 新版のCuPy v13では、信号処理モジュールの「cupyx.scipy.signal」に140を超える関数を追加した。Bスプライン補間やフィルタ処理などの信号処理を、SciPyと同じAPIで利用でき、GPUを活用したデータ処理がより容易になった。また、信号処理ルーチンのほかにも、15個の関数を新たに実装し、NumPy/SciPyのAPIを広範にカバーしている。
GPU処理面では、同一コンピュータに接続した複数のGPUに処理を分散する分散配列機能をプレビュー機能として追加した（画面1）。また、CUDAライブラリをインストールしていない環境にもCupyを導入できるようにし、NumPyとCuPyの両方で動作するコードを容易に記述可能になった。
画面1：同一コンピュータに接続した複数のGPUに処理を分散する分散配列機能を追加（出典：Preferred Networks） 
