pycuda のインストール（Windows 上）

前準備

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

   Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

   

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

（NVIDIA GPU を使うとき）TensorFlow のバージョンを確認の上，NIDIA CUDA ツールキットとNIDIA cuDNN のバージョンを確認

TensorFlow を使う場合は，必要となる NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のバージョン確認

TensorFlow は，そのバージョンによって，必要となるNVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のバージョンが違う（最新の NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN で動くというわけでない）． そのことは，https://www.tensorflow.org/install/gpu で確認できる．

そこで， まずは，使用したい TensorFlow のバージョンを確認し，それにより， NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN を確認する．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 のインストール

関連 Web ページ

• NVIDIA グラフィックスドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットの URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

インストール手順の説明

Windows での NVIDIA グラフィックスドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0のインストール: のインストール: 別ページで説明している．

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する．
   
2. 今のコマンドプロンプトで，次のコマンドを実行

   python -m pip install -U pycuda
   

   
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

   
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
   

   

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．

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)

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