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oneAPI DPC++ Compiler (NVIDIA GPU 向け) ビルド手順

Intel が主導するオープンソースの SYCL コンパイラである oneAPI DPC++ Compiler (intel/llvm) を、NVIDIA GPU (CUDA) バックエンドを有効にしてソースからビルドする手順です。

注意: Intel oneAPI for NVIDIA® GPUs は、以前 Codeplay が oneapi-nvidia-* パッケージとして apt 配布していましたが、現在はバイナリ配布が終了しています。 NVIDIA GPU で DPC++ を使用するには、intel/llvm リポジトリからコンパイラを自前でビルドする必要があります。 この場合、intel-cpp-essentials は apt からインストール不要です（ソースビルドした DPC++ がその代わりになります）。

参考リンク

  • https://github.com/intel/llvm/blob/sycl/sycl/doc/GetStartedGuide.md

1. リポジトリのクローン

特定のリリースバージョン（v6.3.0 等）を指定してクローンします。最新のタグはリポジトリのリリース一覧を確認してください。

  • リリース一覧: https://github.com/intel/llvm/releases
git clone https://github.com/intel/llvm.git --depth 1 --branch v6.3.0
cd llvm

2. ビルド設定 (CUDA バックエンド有効)

python buildbot/configure.py --cuda

CUDA Toolkit が /usr/local/cuda 以外にある場合は --cmake-opt で指定してください:

python buildbot/configure.py --cuda \
    --cmake-opt="-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-12.x"

3. ビルド & デプロイ

python buildbot/compile.py -j $(nproc)

注意: cmake --install build は使用しないでください。全コンポーネントをインストールしようとするためエラーになります。 buildbot/compile.py は内部で deploy-sycl-toolchain ターゲットをビルドし、 SYCL ツールチェーンに必要なファイルのみを build/install/ に配置します。

ビルドには数十分かかる場合があります。

4. 環境変数の設定

ビルド成果物は build/install/ に配置されます。

export DPCPP_HOME=/path/to/llvm   # クローンしたディレクトリ
export PATH=$DPCPP_HOME/build/install/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$DPCPP_HOME/build/install/lib:$LD_LIBRARY_PATH

任意のパス（例: /opt/intel/llvm）にインストールしたい場合は、ビルド成果物をコピーします。

# build/install/ は $ORIGIN 相対 RPATH を使用しているため、
# 別ディレクトリへコピーしてもライブラリの依存関係は正しく解決される
sudo mkdir -p /opt/intel/llvm
sudo cp -r build/install/. /opt/intel/llvm/

/opt/intel/llvm にインストールした場合の環境変数は以下です。

export PATH=/opt/intel/llvm/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/llvm/lib:$LD_LIBRARY_PATH

5. 動作確認

# 利用可能な SYCL デバイスを確認
sycl-ls

NVIDIA GPU が表示されれば成功です。

# NVIDIA GPU を指定して実行する場合
ONEAPI_DEVICE_SELECTOR=cuda:0 ./your_program