GPU並列処理（アクセラレータ）

GPUを利用して高速な配列計算を行うためのCupyライブラリのインストールと使用方法について説明します。Cupyは、NVIDIAのGPUを活用して大規模な数値計算を高速に実行するためのPythonライブラリです。CUDA（Compute Unified Device Architecture）を用いてGPU上で計算を行うことができます。

GPUへのアクセス手順

① NVIDIA CUDA toolkitのインストール
CUDA Toolkitは、GPUでの開発を行うために必要なソフトウェアと開発ツールを含んでいます。CUDAのインストールは、NVIDIAの公式サイトから行うことができます。
⇒ CUDA Toolkitインストールページ：NVIDIA CUDA Toolkit

NVIDIA CUDA

② cuDNNのインストール
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）は、ディープラーニング用の高度なニューラルネットワーク計算のために最適化されたライブラリです。cuDNNもCUDA Toolkitと同様にNVIDIAからダウンロードできます。
⇒ cuDNNインストールページ：NVIDIA cuDNN

③ NVIDIA グラフィックボードのドライバ更新
最新のCUDA ToolkitやcuDNNを使用するには、NVIDIAのグラフィックボードドライバを最新に保つことが重要です。ドライバはNVIDIAの公式サイトから更新できます。

④ Cupyのインストール
CupyはPythonからCUDAを扱うためのライブラリで、NumPyの関数をGPU上で実行できるようにデザインされています。Cupyのインストールはpipを使用して簡単に行えますが、CUDAのバージョンに合わせて適切なCupyのバージョンをインストールする必要があります。

python -m pip install -U pip  # pipの更新
python -m pip install cupy-cuda110  # CUDA 11.0用のCupyをインストール⇒Cupyインストールページ：Cupy Installation

⑤ GPUにアクセスするサンプルプログラムの実行
Cupyが正しくインストールされているかを確認するため、次のようにコマンドラインから簡単なプログラムを実行してみます。

python -c "import cupy; print(cupy.__version__)"

このコマンドは、Cupyのバージョンを表示します。これにより、Cupyが正常にインストールされていることを確認できます。

⑩ GPUにアクセスした結果がコマンドプロンプトに表示されたら完了

このプロセスにより、NVIDIAのGPUを利用して高速な配列計算が可能な環境が構築されます。大規模な数値計算やディープラーニングのトレーニングを効率的に行うためには、GPUの活用が不可欠です。Cupyを使用することで、Pythonから直感的に高速計算を行うことができるようになります。