NVIDIA cuTileでGPU計算を高速化

このチュートリアルでは、NVIDIA cuTile Pythonの高度な実践ワークフローを実装します。これは、効率的なCUDAスタイルのカーネルをPythonで直接記述するためのタイルベースのGPUプログラミングインターフェースです。我々は、カーネルコードを実行する前に、利用可能なGPU、ドライバー、CUDA、およびcuTileのインストールを確認し、Colabに適した環境を準備することから始めます。次に、ベクトル加算、行列加算、行列乗算のタイル化された例を構築し、PyTorchのフォールバックも維持します。したがって、ColabがcuTileの最新のランタイム要件を満たさない場合でも、ノートブックは実行可能です。このアプローチを通じて、タイル化されたプログラミングがどのように機能するか、テンソルがどのようにロードされ、計算され、保存され、検証されるか、そしてカスタムGPUカーネルが標準のPyTorch操作と比較できるかを理解します。NVIDIA cuTile PythonのセットアップとColabでのGPU、CUDA、ドライバーのランタイムチェック

Copy Code Copied Use a different Browser

import os

import sys

import math

import time

import json

import shutil

import subprocess

import textwrap

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

def run_cmd(cmd, check=False, capture=True):

print(f"\n$ {cmd}")

result = subprocess.run(

cmd,

shell=True,

text=True,

capture_output=capture

)

if capture:

if result.stdout.strip():

print(result.stdout.strip())

if result.stderr.strip():

print(result.stderr.strip())

if check and result.returncode != 0:

raise RuntimeError(f"Command failed: {cmd}")

return result

print("=" * 90)

print("cuTile Python Advanced Colab Tutorial")

print("=" * 90)

print("\n[1] Installing Python dependencies")

run_cmd(f"{sys.executable} -m pip install -q -U pip setuptools wheel", check=False)

run_cmd(f"{sys.executable} -m pip install -q -U torch numpy pandas matplotlib", check=False)

print("\n[2] Trying to install cuTile Python")

print("Package name on PyPI: cuda-tile[tileiras]")

install_result = run_cmd(

f'{sys.executable} -m pip install -q -U "cuda-tile[tileiras]"',

check=False

)

print("\n[3] Runtime and GPU diagnostics")

run_cmd("python --version", check=False)