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】
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.
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 nteract_on_jupyter spyder
※ 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
※ 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
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
python -m pip install -U pycuda
エラーメッセージが出ていないことを確認する
pip show numpy pip show pycuda
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 Console,spyder,PyCharm,PyScripter 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)
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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