CUDA PythonではじめるCUDAプログラミング
1.はじめに 筆者はGPUプログラミングの勉強を進めています。GPU処理の背景にある仕組みを理解し、より効率的にGPUを利用できるようになることを目指しています。学習を進めながら並行して記事化を進めたいと思っており、同じような状況の人たちの役に立てると嬉しいです。 教科書は「Programming Massively Parallel Processors」（PMPP）を中心とします。この本の流れに沿って理論的な理解をすすめつつ、実験等を交えて一緒に理解を深められたら嬉しいです。 今回はGPUプログラミングの基本的な概念を整理のうえ、CUDAを用いた計算のコアとなる部分（CUDA Kernel）のシンプルな例であるベクトルを書いて、CUDA Pythonにより実行する手順を解説します。 本記事は今後の記事作成や私の理解の進展に応じて徐々に拡充・改修していきたいと思います。 2025/09/
CUDA無し環境からPyTorchでGPU学習環境を構築する手軽な方法
「CUDAをインストールしていないけど、PyTorchでGPUを使いたい」 一昔前なら、Linux（Ubuntu）の黒画に10回くらい泣いてからようやく実現できたその行為も、今やpipやuvでPyTorchをインストールするだけでCUDA機能が使えるようになっています。簡単に紹介します。 環境 Ubuntu 22.04 NVIDIA GeForce RTX 3060 NVIDIAドライバ: 535.183.01 Python 3.10.12 CUDA: 未インストール NVIDIAドライバは必要です。LinuxとNVIDIAドライバの具体的なセットアップ方法は、以下記事参照ください（Dockerのセットアップは不要です）。 CUDAツールキットがなくても動く理由 PyTorchのCUDA版には、必要なCUDAランタイムライブラリがすべて同梱されています。 つまり： システムにnvcc（CU
Python 3.14、新型インタプリタ採用で実行速度が最大30％改善の見通し
今年（2025年）10月にリリースされる予定のPython 3.14では新型のインタプリタが採用され、実行速度が最大で30％改善される見通しであることが分かりました。 テイルコールに基づく新型インタプリタ 現在開発中のPythonの最新バージョン「Python 3.14」では、新型インタプリタが採用される予定です。 Python 3.14のドキュメント「A new type of interpreter」では、この新型インタプリタについて次のように説明されています。文中の「CPython」とはPythonの標準実装のことで、C言語で実装されているため通称CPythonと呼ばれています。 A new type of interpreter based on tail calls has been added to CPython. For certain newer compilers, t
ORM と向き合う
PyCon JP 2024 ※ 資料中で絵文字を使用したら SpeakerDeck アップロード時になんか変なことになってしまいましたが気にしないでください
PyCon JPにおける登壇者採択に関する見解
一般社団法人PyCon JP Association 理事の寺田です。 昨年のPyCon JP APAC 2023および来たるPyCon JP 2024（以下、「本イベント」といいます）の登壇者選定に関して、インターネット上で疑義が一部で取り沙汰されている状況を確認しております。 私たち一般社団法人PyCon JP Association（以下、「当法人」といいます）は、PyCon JP 2024において、参加者の皆様、企業スポンサー、Pythonコミュニティ、そして運営に携わる多くのボランティア主催メンバーを含むすべての関係者に対し、安心してカンファレンスにご参加いただける環境を提供したいと考えています。本イベントの登壇内容の選定に関するプロセスについて、当法人の見解をお伝えします。 一般社団法人PyCon JP AssosiarionおよびPyCon JPについて当法人は日本国内外の
PyCon JPの技術に対する不正の告発、並びに技術者と大衆に対しての警鐘 - Qiita
概要 本文章は、一般社団法人PyCon JP Associationが主催したPyCon APAC 2023の開催に際し、そのプロポーザル選考過程において行われていた不正行為の告発を目的とするものです。 本文章が対象とする読者は技術者、及び、公衆です。技術者は技術『愛好家』との付き合い方について一考をするべきであり、公衆は「専門家ではないにも関わらず技術の専門家のフリをする不正な愛好家」に対して無自覚であるべきではない、という警鐘を鳴らすため、並びに、一般社団法人PyCon JP Associationの公衆に対する不正を告発するため、本文章を公開します。 本文章は、Qiitaが目指す、学びのある情報を技術者に共有することで、よりよい技術者コミュニティの形成を目指す内容であるため、Qiitaのガイドラインに沿った形式でQiita.com上で公開します。 告発する内容 PyCon APAC
Python理事会が古参開発者を追い出して開発者コミュニティが騒動に - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAd
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
pyenvを初心者に薦めるのはもうやめよう - methaneのブログ
Pythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールはまだ乱立状態にあって、どれを使えばいいのかわからないから慣れたpyenv+pipを使おうという判断をする人がいるかもしれない。その判断自体は別に否定しないけれども、初心者に教える時にpyenvを教えるのはもうそろそろやめてほしい。 Pythonをソースからビルドするので、コンパイラや依存ライブラリを事前に揃えないといけない。依存ライブラリが足りないと中途半端なPython環境もできうる。 デフォルトで最適化オプション(PGO+LTO)が付いてないので、最適化ビルドしたPythonより~5%程度遅い Windowsで使えない Rye, pdm, Hatch などは python-build-standalone と呼ばれるビルド済みPythonをインストールする機能があるので、これらの欠点が存在しない。 Pythonをインストールするところま
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴 | ログミーBusiness
Go、Python、Kotlin、Rust、TypeScript の5つの言語について「並列処理、並行処理の手法」というテーマに絞り解説する「並列処理をGo/Rust/Kotlin/Python/JSで解説！思想の違いを体感しよう」。Python編では橘氏が登壇。Pythonで並列処理を行う際の設計方針と、実装上の癖について話します。 西川氏の自己紹介西川大亮氏（以下、西川）：ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの？」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの？」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 Py
バクラクMLチームの技術スタックの変遷 - LayerX エンジニアブログ
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
Pythonの15年間見過ごされてきた脆弱性が30万件以上のオープンソースリポジトリに影響を与える可能性
プログラミング言語のPythonで、2007年に存在が公開されたものの修正されなかったバグが再発見されました。任意コード実行可能な脆弱性にもつながるこのバグの影響は、コーディング自動化ツールを介してさまざまなプロジェクトに広まっており、修正するべきオープンソースリポジトリが35万件以上にも及ぶと指摘されています。 Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trellix.com/en-us/about/newsroom/stories/threat-labs/tarfile-exploiting-the-world.html Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trell
機械学習やるならGoogle Colabが素晴らしかった話（Python実行環境）｜mc_kurita
Pythonの環境を作って勉強とか実装テストするとなると、今までなら「Jupyter Notebook」をローカルで立ててやっていたのだが、もうそんなことをせずともクラウド使ってどこでも実行環境を得られるようになった！スマホでもできちゃう！それが「google Colab」 Colaboratory とは Colaboratory（略称: Colab）では、ブラウザから Python を記述し実行できるほか、次の特長を備えています。 ・構成が不要 ・GPU への無料アクセス ・簡単に共有 Colab は、学生、データ サイエンティスト、AI リサーチャーの皆さんの作業を効率化します。詳しくは、Colab のご紹介をご覧ください。下からすぐに使ってみることもできます。 Google Colaboratory の開始方法 (Coding TensorFlow) Colaboratory へよう
夜間光データでコロナによる影響を調査してみた〜①日本全体編〜 - Qiita
はじめに 今回は夜間光のデータを用いて、日本のコロナによる影響を調査してみます。 今回もGoogle Earth Engine(GEE)とGoogle Colabを用いて解析を行っていきます。 「まずそれなに？」という方は、以前初学者向けに書いた登りたい山を探す企画の記事があるので、ぜひご覧ください。 今回は、新型コロナウイルス(COVID-19)によって、日本の夜間光にどのような変化があったかを調査していきます。 統計学的な知識に疎いので、今回は簡単に夜間光の推移を見る程度ですが、いずれは相関など詳細な調査を行いたいと考えています。 また、夜間光データに関してはWorld Bankがチュートリアルを公開していますので、興味を持った方はぜひそちらで勉強してみてください。 夜間光データについて 夜間光のデータには、主にDMSPとVIIRSと呼ばれるデータがあります。 GEEではDMSPの19
労力が10分の1以下に！Excelの面倒な作業を自動化する時短ツール「Python」の活用法｜@DIME アットダイム
Excelの面倒な作業をPythonを使って効率化するテクニックを＠DIMEから厳選して紹介します。 Excel×Python活用術 単純な事務作業の労力を10分の1以下に軽減する時短ツール「Excel×Python」活用術 みなさんは、話題のプログラミング言語、「Python（パイソン）」をご存じでしょうか？ Pythonは他の言語に比べてコードが短くシンプルになって使いやすかったり、AIやビッグデータといった話題のジャンルのプログラムを作成できたりすることで、近年とても人気が高まっています。 【参考】https://dime.jp/genre/1003655/ 事務作業の手間を10分の1以下に圧縮！プログラミングの専門知識がなくてもできるExcel×Pythonで最低限押さえたい3つのルール 何百回と繰り返されるコピペ、複雑なフォーマットへの手入力、時間のかかるウェブからの情報収集……
【Windows】黒魔術で Python が CP932 関係で UnicodeDecodeError を出さないように強制する
Windows 上の Python (Python3) で open() 関数を使ったときに出る UnicodeDecodeError (ex: UnicodeDecodeError: 'cp932' codec can't decode byte 0x** in position **: illegal multibyte sequence) といえば、Python が標準でファイルの文字エンコーディングをかの悪名高い Shift-JIS (CP932) として読み込んでしまうことが原因であることはそれなりに知られているかと思います。 このエラー、自分で書いたコードなら全ての open() 関数の引数に encoding='utf-8' を追加してあげれば回避できますが、使おうとしたライブラリからそのエラーが出る場合はこちら側から制御できないので絶望するしかありません。 この記事 いわく
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はじめに — Python早見帳
【Colab 入門】Google Colaboratory とは？使い方・メリットを徹底解説！
