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Windows で pycuda のインストール

金子邦彦研究室: データベース、人工知能(AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする

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。 この Web ページでは、CUDAを使って、400個の掛け算を行ってみる.

目次

  1. 前準備
  2. pycuda のインストール手順

前準備

前準備として,Python 処理系のインストールが終わっていること.

Python のインストール

以下,Windows でインストール済みであるものとして説明を続けます.


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

  2. 今のコマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    conda install -y numpy
    pip install --no-deps -U pycuda 
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら, y + Enter で続行する.「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.

  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

    conda list numpy
    conda list pycuda
    

pycuda を使ってみる

  1. 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 プログラムを動かしたい. そのために, 「Python コンソールを使う.

    PyCharmか, Anacondaに入っているspyder を使うのが簡単

    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

14.0」のところは、使いたい Visual Studio の版に合わせて調整すること。 Visual Studio 2015 のときは「14.0

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin