「CUDAがないとAIが動かない」「cuDNNのバージョンが合わない」「cuBLASルーチンでエラーが出た」

ディープラーニングを始めると、こんなエラーメッセージや技術用語に必ず出会う。PyTorchやTensorFlowを動かすだけなら「なんか知らんけど必要なやつ」程度の認識でも困らないかもしれない。でも、いざトラブルが起きると途方に暮れることになる。

このシリーズでは、GPUコンピューティングの世界で避けて通れない「三銃士」について、その正体から関係性、なぜ必要なのかまでを徹底解説する。

シリーズ記事一覧

第1回: CUDAってなんだ？

GPUを「計算機」として解放した革命児。NVIDIAが2007年にリリースした並列コンピューティングプラットフォームの全貌を解説。

こんな人におすすめ:

GPUプログラミングを始めたい人
「CUDAとは何か」を根本から理解したい人
nvidia-smiやnvccの意味を知りたい人

CUDAってなんだ？―― GPUを計算機に変えた革命児

第2回: cuBLASってなんだ？

1979年生まれのBLAS（線形代数ライブラリ）をGPU向けに最適化したNVIDIAの高速行列演算ライブラリ。なぜ自作せずにライブラリを使うべきなのかも解説。

こんな人におすすめ:

行列演算の高速化に興味がある人
科学計算でGPUを活用したい人
「BLASって何？」という疑問を持っている人

cuBLASってなんだ？―― 行列演算を爆速にする縁の下の力持ち

第3回: cuDNNってなんだ？

ディープラーニング専用の最適化ライブラリ。畳み込み、アテンション、プーリングなどニューラルネットワーク固有の操作を高速化する。cuBLASとの違いも明確に解説。

こんな人におすすめ:

ディープラーニングの裏側を知りたい人
PyTorch/TensorFlowのパフォーマンスを最適化したい人
cuBLASとcuDNNの違いがわからない人

cuDNNってなんだ？―― ディープラーニングを加速するAI専門の塾講師

三者の関係性：30秒でわかる図解

┌─────────────────────────────────────┐
│  アプリケーション（PyTorch、TensorFlow など）   │
└──────────────────┬──────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│              cuDNN                  │  ← ディープラーニング専用
└──────────────────┬──────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│              cuBLAS                 │  ← 汎用線形代数
└──────────────────┬──────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│          CUDA Runtime / Driver       │  ← GPU実行環境
└──────────────────┬──────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│           NVIDIA GPU                │  ← ハードウェア
└─────────────────────────────────────┘

簡単に言えば:

CUDA = 「OS」のような基盤
cuBLAS = 「数学の教科書」
cuDNN = 「AI専門の塾講師」

クイックリファレンス

名称	正式名称	リリース年	一言でいうと
CUDA	Compute Unified Device Architecture	2007年	GPUで汎用計算をするための「土台」
cuBLAS	CUDA Basic Linear Algebra Subprograms	2007年	GPU用の高速行列演算ライブラリ
cuDNN	CUDA Deep Neural Network library	2014年	ディープラーニング専用の最適化ライブラリ

よくあるトラブルと対処法

バージョン確認コマンド集

# CUDAのバージョン確認
nvcc --version

# GPUの認識確認
nvidia-smi

# PyTorchからCUDAが見えているか確認
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

# cuDNNのバージョン確認
python -c "import torch; print(torch.backends.cudnn.version())"

よくあるエラーと原因

エラーメッセージ	主な原因
`CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED`	CUDAとcuBLASのバージョン不整合
`CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED`	cuDNNのバージョンが古い/新しすぎる
`invalid device function`	コンパイル時のCUDAアーキテクチャ指定ミス

詳細なトラブルシューティングは各記事で解説している。

このシリーズを読むと得られること

エラーへの耐性: 謎のCUDAエラーに遭遇しても、何が起きているか推測できるようになる
最適化の視点: パフォーマンスを上げるためにどこを見ればいいかわかる
技術選択の判断力: なぜこれらのライブラリが必要なのか理解し、適切に選択できる
ドキュメントを読む力: 公式ドキュメントの構造がわかり、必要な情報を探せるようになる

「なんか知らんけど必要なやつ」から「正体を知っている仲間」へ。このアップグレードが、あなたのAI開発を一段上のステージに導いてくれるはずだ。

関連リンク

公式ドキュメント

シリーズ記事