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Google ColabでCUDA.jlを試してみた

2025/03/14に公開
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Julia言語がGoogle Colabで正式にサポートされました! Google Colabでは有料プランでGPUが使えるので, CUDA.jlを試してみようと思います.

ランタイムの変更

T4 GPUは無料で使えるとのことですが, ここではA100 GPUを使ってみました. お試しとして月額プランではなく Pay As You Go で 100コンピューティング ユニット1179円(2025/3/14 15:15)を購入してみました. ランタイム > ランタイムのタイプを変更 からGPUを選択します.

ノートブック

下記のリンクからノートブックにアクセスできます. 行列積と固有値分解がGPUで高速化できることが確かめられました. 3時間ほど使って何回か実行し直してトータルで23ユニット消費しました. 1回流すだけならここまで消費しませんので, 実行してみてください.

https://colab.research.google.com/drive/1Dpb_P5qwayZjbWjv8ifaGcfTXX96kMij?usp=sharing

参考文献

公式ドキュメント

解説記事

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