Chainer 最新版, CuPy 7.6 のインストール（Ubuntu 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

UbuntuUbuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツールのインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明している．

Git, cmake, curl, p7zip-full のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl p7zip-full

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．）

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明している．

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

Cython のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo pip3 install cython

CuPy 最新版のインストール

CuPy は，numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで，動作には NVIDIA CUDA が必要．

1. CuPy のインストール（ソースコードを使用）

   端末で，次のコマンドを実行する．

   エラーメッセージが出ていなければ OK．

   sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 install cupy --no-cache-dir -vvvv
   

   
2. cupy がインストールできたことの確認

   端末で，次のコマンドを実行する．

   pip3 show cupy
   

   

Chainer 最新版のインストール

1. Chainer のソースコードのインストール（ソースコードを使用）

   端末で，次のコマンドを実行する．

   終了までしばらく待つ．

   cd /tmp
   sudo rm -rf chainer
   git clone https://github.com/chainer/chainer.git
   cd /tmp/chainer
   sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 -v install .
   

   
2. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていなければ OK．

   
3. cupy がインストールできたことの確認

   端末で，次のコマンドを実行する．

   pip3 show chainer
   

   

CuPy の動作テストと numpy との速度比較（配列の掛け算による）

インストールできたかを確認したい．

Python プログラムを実行する

1. numpy での配列の掛け算

   import numpy as np
   N = 10000
   X = np.random.rand(N, N)
   Y = np.random.rand(N, N)
   import time
   start_time = time.time()
   Z = np.dot(X, Y)
   print(time.time() - start_time)
   exit()
   

   
2. cupy での配列の掛け算

   import numpy as np
   import cupy as cp
   N = 10000
   X = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
   Y = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
   import time
   start_time = time.time()
   Z = cp.dot(X, Y)
   print(time.time() - start_time)
   exit()