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Pixi Advent Calendar 2025 17日目の記事です。

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pixi では CUDA の version を仮想環境で自在に切り替えることができます. 以前は環境毎に Docker image を再度作り直していましたが, ちょっとした検証が随分楽にできるようになりました. conda ｴｺｼｽﾃﾑは強力なので python 不在のﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄでこそ pixi を使います.

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ﾒﾓ帳 をかき集めてきたら長くなりました. 結論だけ知りたい人は実践編だけ読んで下さい

実践編

座学編

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実践編

Case1: 既存ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ / ﾊﾟｯｹｰｼﾞ が nvidia channel に依存

nvidia channel 配布の CUDA を使う

channel label で絞り込んで cuda version を指定する

 pixi add cuda=12.9
✔ Added cuda=12.9

[workspace]
channels = ["nvidia/label/cuda-12.9.0", "nvidia", "conda-forge"]
platforms = "linux-64"

Case2: 既存ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ / ﾊﾟｯｹｰｼﾞが conda-forge channel のみ

cuda-version メタパッケージで version を指定する

 pixi add cuda cuda-version=12.9
✔ Added cuda >=12.9.1,<13
✔ Added cuda-version=12.9

[workspace]
channels = ["conda-forge"]
platforms = "linux-64"

これで大概のｹｰｽは解決するはずです（CUDA11以下は nvidia channel 推奨）

使い方

仮想環境の中では $CONDA_PREFIX を介してCUDA の場所が参照できます.

これらは全てﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄﾛｰｶﾙに配置されるため, .pixi/envs/cuda12 .pixi/envs/cuda13 のように仮想環境を分けて複数の cuda version を多頭飼いすることもできます.

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CUDA プログラムをコンパイルする

cmake は nvcc の場所から cuda prefix を特定するので, nvcc を含む cuda 又は cuda-toolkit package を入れれば勝手に検出されます

The script will prompt the user to specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR if the prefix cannot be determined by the location of nvcc in the system path

cmake_minimum_required(VERSION 3.18)
project(test LANGUAGES CUDA CXX)

cmake -H. -Bbuild

 cmake -H. -Bbuild
-- The CUDA compiler identification is NVIDIA 12.6.85 with host compiler GNU 13.3.0
-- The CXX compiler identification is GNU 13.3.0
-- Detecting CUDA compiler ABI info
-- Detecting CUDA compiler ABI info - done
-- Check for working CUDA compiler: $PROJECT_ROOT/.pixi/envs/default/bin/nvcc - skipped
-- Detecting CUDA compile features
-- Detecting CUDA compile features - done
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done

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