PythonでCUDAを利用する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonでCUDAを利用する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

• CUDAとは
• CUDAを利用する方法
• 実際に利用してみよう
• まとめ

 

CUDAとは

CUDAとはNVIDIA社が開発・提供しているGPU向けの並立コンピューティングプラットフォームです。

通常GPUは高い解像度のグラフィックを要求される処理（ゲーム、グラフィックなど）を行うときに用いられるハードウェアですが、CUDAを使うとこれらのグラフィック以外の用途でGPUを使った負荷分散のシステムを開発することができるようになります。

よく使われる事例としてはディープラーニングの計算処理をGPUで行うときです。ディープラーニングでは、大量の計算処理が必要になるためCPUだけで処理を行うと負荷が大きいです。そこでCUDAを使用してGPUに計算処理を行うようにプログラムすることができるようになります。

ちなみにTensorflowなどのディープラーニングのライブラリではGPU処理を行うためのモジュールは予めインストールしており、この裏側ではCUDAが動いています。

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CUDAを利用する方法

CUDAを使う前提条件として、NVIDIA製のGPUを使っていることです。CUDAはNVIDIAが提供しているGPUに対応しているため、それ以外のメーカーのGPUでは使うことができません。

必要なソフトのインストール

まずはCUDA Toolkitをインストールします。以下のサイトから「Download now」をクリックし、お使いのパソコンのOS、スペックを選択してインストーラをダウンロードします。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

次にGPUドライバをインストールします。以下のサイトからお使いのGPUのモデル、パソコンのOSに合わせてインストールを行います。

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

ダウンロードが終わったらそれぞれのインストーラを起動し、インストールを行います。

PyCUDAのインストール

PythonでCUDAを動かすためにPyCUDAというライブラリが提供されています。以下のpipコマンドを実行するとインストールされます。

pip install -U pycuda

 

実際に利用してみよう

それでは実際にCUDAを使った演算処理をしてみます。今回はnumpyを使った行列演算処理をPyCUDAでやってみます。以下のコードを任意のディレクトリに保存します。

import numpy as np
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.gpuarray as gpuarray

# 乱数配列を生成→GPUのメモリーを割いてデータを渡す
rand_array = np.random.randn(5, 5)
array_gpu = gpuarray.to_gpu(rand_array)
# 生成した配列の2乗の結果を取得
result = (array_gpu ** 2).get()

print(result)

実行すると、配列の2乗を計算した結果を出力します。実行に時間がかかりますが、これはGPUの立ち上げに時間がかかっています。

まとめ

今回はPythonでCUDAを扱う方法を紹介しました。

CUDAはGPUをプログラムで扱うときに便利なインターフェースになっています。Pythonでも使うことができるので、ディープラーニングなどで大量の演算処理を行うときにおすすめです。

監修してくれたメンター

メンター三浦 モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。

 

 

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