インストールとクイックスタート

1. エントリーポイントを選択してください

タスク	エントリポイント
GPU カーネルを書き込みます	`ruda-kernel::dsl` とデバイスランタイム
行列の乗算、FFT、またはリダクションを使用します。	計算ライブラリ
テンソルとフレームワークの操作	テンソルとフレームワーク
モデルのトレーニングと状態の保存	トレーニングガイド
モデルをロードしてテキストを生成するか、画像を処理します	モデル推論ガイド
デバイスバックエンドを統合する	ドライバー API

ソースワークスペースの Ruda を使用します。

Rust/Cargo、プラットフォーム用のリンカーツールチェーン、NVIDIA GPU ドライバー、および CUDA ツールキットが必要です。 CUDA バックエンドには、NVRTC とツールキットのビルド依存関係が含まれています。直接 PTX を有効にしても、それらは削除されません。

ソースルートから環境を確認します。

rustc --version --verbose
cargo --version
nvidia-smi
nvcc --version
cargo metadata --no-deps --format-version 1 --offline --locked

これらのコマンドは、Ruda をコンパイルしません。 --offline では、解決に必要な依存関係をローカルにキャッシュする必要があります。

CUDA_PATH を設定して、CUDA ツールキットルートを選択します。 Windows では、複数のバージョンを含む親ではなく、インストールされているバージョンのディレクトリを指します。 CUDA インストールパスインターフェイスを参照してください。

ビルド環境の準備ができたら、次を実行します。

cargo build --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime

ptx-runtime の例には、direct-ptx が必要です。この機能だけを有効にしても、デフォルトのコンパイラは変更されません。

別の PowerShell セッションでパスを 1 つ選択してください。続行する前に、コマンドの失敗を解決してください。

デフォルトの CUDA C++/NVRTC パス:

$env:RUDA_CUDA_COMPILER = 'nvrtc'
cargo run --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime

直接 PTX パス:

$env:RUDA_CUDA_COMPILER = 'ptx'
$env:RUDA_PTX_VERSION = '8.0'
cargo run --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime

PTX のバージョンは、ターゲット GPU およびドライバーと一致する必要があります。 PTX バックエンドリファレンスを参照してください。

この例では、さまざまな長さで FP32 加算を実行し、繰り返し実行される結果とテールセンチネルをチェックし、キャッシュカウンターを出力します。オプションのケースについては、例とチュートリアルを参照してください。

例のデバイスの選択、データのアップロード、およびカーネルの起動に従って、プログラミングガイドを読んでください。ビルド、ドライバーの読み込み、または実行エラーの場合は、デバッグと診断を使用して、失敗したステージを特定します。