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pycuda のインストール(Windows 上)

Windows での,pycuda のインストール手順をスクリーンショット等で説明する.pycuda は,CUDA での演算を行う機能を持った Python パッケージである. このページでは、CUDAを使って、400個の掛け算を行ってみる.

※ GPUとは、グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能、乗算や加算の並列処理の機能などがある. CUDA とは、NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ GPU の機能を使うとき、CUDA を使うことになる。

【このページの目次】

  1. 前準備
  2. pycuda のインストール手順

前準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境のインストール(Windows 上)

  1. Python のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.

  2. pip と setuptools の更新Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
    

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明


pycuda のインストール手順

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. 今のコマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    pip install -U pycuda
    

    [image]
  3. インストール結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認する

    [image]
  4. インストールされたパッケージのバージョンの確認

    pip show numpy
    pip show pycuda
    

    [image]

pycuda を使ってみる

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.

Python プログラムを動かす.

Python プログラムを動かす

※  開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)が便利.

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];
}
""")

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)

[image]

上のプログラムで、コンパイルできないというエラーメッセージが出る場合.

Visual Studio にパスを通すために、システム環境変数 PATH に次のようなディレクトリを追加する.

※ 使いたい Visual Studio の版に合わせて調整すること. そのために「cl.exe」のファイルを検索すること.

Visual Studio 2019 Community のときの設定例

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.20.27508\bin\Hostx64\x64

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