Windows版CmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法

本記事では、Windows版CmdStanR動作するCmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法を紹介します。「CmdStanRってナニソレオイシイノ？」って人は、清水先生の資料を参照してください。

先日、WindowsのWSL2（Ubuntu）上のCmdStanRで、GPUを使う方法を紹介されている記事を見かけ、これならWindows上で動作するRやRStudio上でも行けそうだなと思い、試してみることにしました~~（WSL2がGPUを認識してくれなかったので）~~。

基本的には公式サイトとvignettesを参考にしています。ただ、筆者の環境ではつまづきポイントがあったので、解決方法もまとめて紹介します。ちなみに、NVIDIA GPUでの動作紹介になります、AMDのものを使用する場合は、AMD用のドライバーを入れる必要があり、CmdStanのインストールで別途設定が不要かもしれません。

動作環境

R: 4.1.1 / RStudio: 1.4.1717 / CmdStan: 2.27.0
RAM: 32GB
CPU: Core i9-10885H
GPU: NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB GDDR6 Max-Q

動作確認環境は上記の通り。なお、既にRStanやCmdStanRが動作するという前提で話を進めます。

Windows版CmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法

1. CUDAのGPUドライバーを導入する。

NVIDIAのCUDAのToolkitをインストールしておきます。既に導入されている場合は不要です。

CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer

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developer.nvidia.com

2. CmdStanRとCmdStanのインストール

install.packages("cmdstanr", repos = c("https://mc-stan.org/r-packages/", getOption("repos")))

path_to_opencl_lib <- "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.4/lib/x64"
cpp_options = list(
  "CXXFLAGS += -fpermissive",
  "PRECOMPILED_HEADERS"=FALSE,
  paste0("LDFLAGS+= -L\"",path_to_opencl_lib,"\" -lOpenCL")
)

install_cmdstan(cores=4, overwrite = TRUE, cpp_options = cpp_options)

CUDA Toolkitのセットアップが終わったらCmdStanRのインストール（既にインストールした人は再インストール）を行います。

“cpp_options”で、OpenCLのライブラリの場所を指定します。これを設定して、CmdStanをインストールしないと”In file included from stan/src/stan/model/model_header.hpp:18:…..”といったエラーが表示され、そもそもコンパイルから動作しませんでした。

もともとのマニュアル等には、こうした設定は書かれていません。ここをスキップして、とりあえずモデルを実行してみて、ダメだったら再インストールしてみましょう。

Cannot compile example Open CL model (Win 10 cmdstan 2.27) - Interfaces - The Stan Forums

Hi! I was trying to run the example Open CL /cmdstanr (https://mc-stan.org/cmdst…

discourse.mc-stan.org

GPU（OpenCL）を使ってStanを回す

# モデルをコンパイルする（STAN_OPENCL=TRUEを明記する）
mod_cl <- cmdstan_model("opencl-files/bernoulli_logit_glm.stan",
                        cpp_options = list(stan_opencl = TRUE))

#サンプリングする（opencl_ids = c(0, 0)でGPUを指定）
fit_cl <- mod_cl$sample(data = mdata, chains = 4, parallel_chains = 4,
                        opencl_ids = c(0, 0), refresh = 0)

モデルをコンパイルする際に、”cpp_options = list(stan_opencl = TRUE)”と書き、OpenCL向けにコンパイルすることを明記します。

また、サンプリングする際には、”opencl_ids = c(0, 0)”で、GPUのPlatform番号とDevice番号を指定します。番号は、WindowsユーザーならStan Math Libraryで公開されている、clinfo.exeをダウンロードし、Powershell等でパスを通し、”clinfo -l”を打つと確認可能です。