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PyCUDA のインストール，PyCUDA のプログラム例（Windows 上）
【目次】
PyCUDA
PyCUDA は NVIDIA CUDA APIにアクセスできるようにするライブラリ
pip を用いたインストールコマンド: python -m pip install -U pycuda
【関連する外部ページ】
【関連項目】 NVIDIA CUDA
前準備
Python 3.12 のインストール
Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。
[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]
Windows での Python 3.12 のインストール
以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法 1：winget によるインストール
【インストールコマンドの実行方法】
管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。
--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。
REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"
方法 2：インストーラーによるインストール
- Python公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --versionバージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
Git のインストール（Windows 上） [クリックして展開]
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する．管理者権限は，winget の --scope machine オプションでシステム全体にインストールするために必要となる．
REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"
Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール
Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストールを行い、C/C++ コードのビルド環境を整える。
Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合，この手順は不要である。 以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は 【インストールコマンドの実行方法】 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → 上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。 上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。 インストール完了の確認 Visual Studio を必要とするとき Visual Studio の機能を必要とする場合は，追加インストールできる。[Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール手順を見るには、ここをクリック]
Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール
setup.exe modify でコンポーネントを追加する（バージョンは変更しない）。cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM （VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK）
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止（ロック競合回避）
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1
REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加（バージョンは変更しない）
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)
REM 破損時の修復（任意、動作がおかしくなった場合）
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart
REM 導入確認（インストールパスが表示されれば正常）
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath
--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools
NVIDIA CUDA Toolkit 12.8のインストール
- 前提条件（NVIDIA CUDA Toolkit インストール前）: NVIDIA GPU，NVIDIA ドライバ，および Build Tools for Visual Studio もしくは Visual Studio が必要である．
- インストール中の注意: なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
REM NVIDIA CUDA Toolkit 12.8 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Nvidia.CUDA --version 12.8 -e --silent --disable-interactivity --force --uninstall-previous --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "-s -n"
REM 環境変数TEMP, TMPの設定（一時ファイルの保存先を短いパスに変更）
mkdir C:\TEMP
set "TEMP_PATH=C:\TEMP"
setx TEMP "%TEMP_PATH%" /M >nul
setx TMP "%TEMP_PATH%" /M >nulPyCUDA のインストール（Windows 上）
- 次のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
次のコマンドは，pycuda をインストールするものである．
python -m pip install pycuda
【関連する外部ページ】
PyCUDA のプログラム例（公式サイトのプログラムを利用）
試しに、https://documen.tician.de/pycuda/ で公開されているサンプルプログラムを動かしてみる．
- 以下の操作をx64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)で実行する
（手順：スタートメニュー → 「Visual C++ Build Tools」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ）。
「x64 Native Tools コマンドプロンプト」がないときは，ビルドツール (Build Tools) をインストールすると，x64 Native Tools コマンドプロンプトもインストールされる．その手順は，別ページ »で説明している．
- Python プログラムの実行
python次の Python プログラムを実行する
import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } """, options=['-allow-unsupported-compiler']) multiply_them = mod.get_function("multiply_them") a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) dest = numpy.zeros_like(a) multiply_them( drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b), block=(400,1,1), grid=(1,1)) print(dest-a*b)
PyCUDA の主な機能
公式チュートリアル
https://documen.tician.de/pycuda/tutorial.html#getting-started に掲載されているプログラムと実行結果を紹介
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
# データ準備
a = np.random.randn(4, 4).astype(np.float32)
# GPU上でメモリ確保
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
# データをGPUに転送
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)
# GPUからデータを取得して確認
a_result = np.empty_like(a)
cuda.memcpy_dtoh(a_result, a_gpu)
print("Original data:", a)
print("Data after GPU transfer:", a_result)
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void double_array(float *a)
{
int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*4;
a[idx] *= 2;
}
""", options=['-allow-unsupported-compiler'])
# データ準備
a = np.random.randn(4, 4).astype(np.float32)
# GPU上でメモリ確保
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
# データをGPUに転送
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)
func = mod.get_function("double_array")
func(a_gpu, block=(4, 4, 1))
# 結果を確認
a_doubled = np.empty_like(a)
cuda.memcpy_dtoh(a_doubled, a_gpu)
print("Original array:", a)
print("Doubled array:", a_doubled)
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
# カーネル関数の定義
mod = SourceModule("""
__global__ void double_array(float *a)
{
int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*4;
a[idx] *= 2;
}
""", options=['-allow-unsupported-compiler'])
# 関数の取得
func = mod.get_function("double_array")
# データの準備
a = np.random.randn(4, 4).astype(np.float32)
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)
# 関数の準備と呼び出し
func.prepare("P")
func.prepared_call((1, 1), (4, 4, 1), a_gpu)
# 結果の取得と表示
a_result = np.empty_like(a)
cuda.memcpy_dtoh(a_result, a_gpu)
print("Original array:", a)
print("Result using prepared call:", a_result)
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import pycuda.compiler as compiler
import pycuda.gpuarray as gpuarray
import numpy as np
# コンパイラオプションを設定
compiler.DEFAULT_NVCC_FLAGS.append('-allow-unsupported-compiler')
# GPUArrayの作成と計算
a_gpu = gpuarray.to_gpu(np.random.randn(4, 4).astype(np.float32))
a_doubled = (2 * a_gpu).get()
print("Original GPUArray:")
print(a_gpu)
print("\nDoubled GPUArray:")
print(a_doubled)