トップページインストール,使い方Windows の種々のソフトウェア(インストール,使い方)pycuda のインストール(Windows 上)

pycuda のインストール(Windows 上)

Windows での,pycuda のインストール手順を説明する.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・カードが持つ GPU の機能を使うとき、CUDA を使うことになる。

目次

  1. 前準備
  2. pycuda のインストール手順

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)もしくは Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)もしくはVisual Studio 2022 を,前もってインストールしておく.NVIDIA CUDA の nvcc を機能させるため.

7-Zip のインストール(Windows 上)

7-Zip のページ: https://sevenzip.osdn.jp/

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール

① はじめに

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

インストール手順の詳細(別ページ)

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.1,NVIDIA cuDNN v8.5 のインストールと動作確認: 別ページで説明している.

② TensorFlow, PyTorch が必要とするNVIDIA CUDA ツールキットとNVIDIA cuDNN のバージョンの確認

③ NVIDIA ドライバのインストール(Windows 上)

  1. 古いNVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットがインストール済みのとき,不要なものがあればアンインストール

    Windows のスタートメニューで「設定」,「アプリ」と操作して,「NVIDIA ・・・」を削除

  2. NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べる

    hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる.

  3. あとで,NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするときに,NVIDIA ドライバを同時にインストールすることができる.

    但し, NVIDIA CUDA ツールキットの古いバージョンを使うという場合は,NVIDIA CUDA ツールキットのインストールのときに NVIDIA ドライバをインストールするのでなく,次のページから最新のNVIDIA ドライバをダウンロードして,インストールする.

    NVIDIA ドライバのダウンロードページ】

    https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

④ NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.1 のインストール(Windows 上)

要点

インストール手順の詳細(別ページ)

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.1,NVIDIA cuDNN v8.5 のインストールと動作確認: 別ページで説明している.

インストール手順の概要

NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.1 のダウンロードとインストール

⑤ NVIDIA cuDNN v8.5 のインストール(Windows 上)

要点

インストール手順

  1. ZLIB DLL のダウンロードとインストール

    Windows では,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する.

    Windows のコマンドプロンプト管理者として実行するには, 検索窓で「cmd」と入れたあと, 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶのが簡単.

    [image]

    v11.7」のところは,実際にインストールされているバージョンを確認し,読み替えてください.

    cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin"
    curl -O http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip
    call powershell -command "Expand-Archive zlib123dllx64.zip"
    copy zlib123dllx64\dll_x64\zlibwapi.dll .
    

    [image]

    Windows で 「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときの対処:

    ここの説明を参考に ZLIB DLL をインストールする.

  2. NVidia の cuDNN のウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuDNN

  3. ダウンロードしたいので,cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック.

    [image]
  4. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

    cuDNN のダウンロードのため.

    Join now」をクリック.その後,画面の指示に従う. 利用者本人が,電子メールアドレス,表示名,パスワード,生年月日を登録.利用条件等に合意.

    [image]
  5. ログインする

    [image]
  6. 調査の画面が出たときは,調査に応じる
  7. ライセンス条項の確認

    [image]
  8. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

    ここでは「NVIDIA cuDNN v8.5.0 for CUDA 11.x」を選んでいる.

    このとき,画面の「for CUDA ...」のところを確認し,使用するNVIDIA CUDA のバージョンに合うものを選ぶこと.

    [image]
  9. Windows にインストールするので Windows 版を選ぶ

    [image]
  10. ダウンロードが始まる.

    [image]
  11. ダウンロードした .zip ファイルを展開(解凍)する. その中のサブディレクトリを確認しておく.

    Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

    [image]
  12. CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」は,「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」 のようになっている.確認する.

    [image]
  13. 確認したら, さきほど展開してできたすべてのファイルとディレクトリを,「CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」にコピーする

    [image]
  14. パスが通っていることを確認.

    次の操作により,cudnn64_8.dllパスが通っていることを確認する.

    Windowsのコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する.エラーメッセージが出ないことを確認.

    where cudnn64_8.dll
    

    [image]
  15. システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行う.

    システム環境変数 CUDNN_PATH の設定のため, 管理者として実行した コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\", \"Machine\")"
    

    [image]

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

インストールする Python のバージョンの確認

TensorFlow,PyTorch のバージョンは何でも良い場合(あるいは,TensorFlow,PyTorch を使う予定がない場合)

TensorFlow,PyTorch のバージョンは何でも良い場合(あるいは,TensorFlow,PyTorch を使う予定がない場合)は, Python 3.10 を使う.

Python 3.10 の根拠:

使用したい TensorFlow, PyTorch が決まっている場合(あるいは,古いバージョンの Python を使いたい場合)

使用したい TensorFlow, PyTorch が決まっている場合(あるいは,古いバージョンの Python を使いたい場合)では, 次により, Python, TensorFlow, PyTorch のバージョンの組み合わせを確認する.

① Python のインストール

Python のインストールでの注意点

インストール手順の詳細(別ページ)

Windows での Python のインストール: 別ページで説明している.

Python の公式ページ

http://www.python.org/

【Python の利用】

Python は,次のコマンドで起動できる.

② pip と setuptools の更新

Windows での pip と setuptools の更新

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプト管理者として実行し,それを使って pip を実行することにする.

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  2. 次のコマンドを実行する.
    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]

【pip の利用】

Windows では,pip は,次のコマンドで起動できる:

pip または python -m pip または py -3.10 -m pip のようにバージョン指定.

Windows では,管理者として実行

③ Python 開発環境として,Python コンソール(Jupyter Qt Console), Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール

Windows での Python 開発環境のインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として実行

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプト管理者として実行し,それを使って pip を実行することにする.

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  2. 次のコマンドを実行する.

    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 nteract_on_jupyter spyder
    

    [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 プログラムの実行

Python プログラムの実行

Python 開発環境(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど)も便利である.

Python のまとめ: 別ページにまとめている.

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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