Chainer 最新版, CuPy 7.6 のインストール（Ubuntu 上）

前準備

OS のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

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

次のコマンドを実行．

sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools
sudo apt -yV install jupyter-qtconsole jupyter-notebook python3-jupyter-client python3-jupyter-console python3-spyder spyder3

git, cmake, wget, p7zip-full のインストール

端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui wget p7zip-full

GNU コンパイラ・コレクション（C, C++, Fortran 処理系），make，ccache, qt5-make のインストール

端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt -yV install build-essential gcc g++ gfortran make ccache qt5-qmake

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

※ 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

• NVIDIA グラフィックスボード・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

詳しくは，次のように別ページで説明している．インストール手順が分からなくなったり，不具合があったときは，次に書いている別ページの説明を確認すること．

• Ubuntu での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ 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

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細説明

• Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

• NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手

  ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

詳細説明

• Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

Cython のインストール

端末で，次のコマンドを実行．

sudo python3 -m pip install cython

CuPy 最新版のインストール

CuPy は，numpy 相当の機能を持つ数値演算ライブラリで，動作には NVIDIA CUDA が必要．

1. CuPy のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   終了までしばらく待つ．

   sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 install cupy --no-cache-dir -vvvv
   
2. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていなければ OK．
3. cupy がインストールできたことの確認

   端末で，次のコマンドを実行．

   pip3 show cupy
   

Chainer 最新版のインストール

1. Chainer のソースコードのダウンロードとビルドとインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   終了までしばらく待つ．

   cd /tmp
   rm -rf chainer
   git clone https://github.com/chainer/chainer.git
   cd /tmp/chainer
   sudo CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" pip3 -v install .
   
2. 終了の確認

   エラーメッセージが出ていなければ OK．
3. cupy がインストールできたことの確認

   端末で，次のコマンドを実行．

   pip3 show chainer
   

CuPy の動作テストと numpy との速度比較（配列の掛け算による）

インストールできたかを確認したい．

Python プログラムを動かす．

1. numpy での配列の掛け算

   import numpy as np
   N = 10000
   X = np.random.rand(N, N)
   Y = np.random.rand(N, N)
   import time
   start_time = time.time()
   Z = np.dot(X, Y)
   print(time.time() - start_time)
   exit()
   
2. cupy での配列の掛け算

   import numpy as np
   import cupy as cp
   N = 10000
   X = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
   Y = cp.asarray( np.random.rand(N, N) )
   import time
   start_time = time.time()
   Z = cp.dot(X, Y)
   print(time.time() - start_time)
   exit()