cuopt-install

cuOpt のインストール（ユーザー向け）

Python、C、または REST サーバーとして 使用する ために cuOpt をインストールします。ソースから cuOpt をビルドして貢献または変更する方法については、cuopt-developer を参照してください。

システム要件

• GPU：NVIDIA Compute Capability ≥ 7.0（Volta 以降）。例：V100、A100、H100、RTX 20xx/30xx/40xx。サポート対象外：GTX 10xx（Pascal）。
• CUDA：12.x または 13.x。パッケージの CUDA サフィックスはランタイム CUDA と一致している必要があります（例：CUDA 12 の場合は cuopt-cu12 / libcuopt-cu12）。
• ドライバー：CUDA のバージョンに対応した NVIDIA ドライバー。
• cuopt-cuXX（Python）は libcuopt-cuXX（C）に依存しているため、Python パッケージをインストールすると C ライブラリとヘッダーもインストールされます。libcuopt-cuXX 単体でインストールしても、Python API はインストールされません。

必要な確認事項

まだ明らかでない場合は、以下を確認してください。

1. インターフェース — Python、C、REST サーバーのどれですか？サーバーは HTTP 経由であらゆる言語から呼び出せます。
2. CUDA バージョン — 何がインストールされていますか？nvcc --version または nvidia-smi で確認してください。
3. パッケージマネージャー — pip、conda、Docker のうち、どれを希望しますか？
4. 環境 — GPU 搭載のローカルマシン、クラウドインスタンス、Docker/Kubernetes、リモートサーバー（ローカル GPU なし）のどれですか？

Python API

いずれか一方を選んでください — 両方は実行しないでください。2つ目のインストールによって1つ目が上書きされ、CUDA／パッケージの不整合が発生する可能性があります。

pip

• CUDA 13.x：

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-cu13
  

• CUDA 12.x：

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'cuopt-cu12==26.2.*'
  

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt

確認

import cuopt
print(cuopt.__version__)
from cuopt import routing
dm = routing.DataModel(n_locations=3, n_fleet=1, n_orders=2)

C API

C API は libcuopt-cuXX に含まれており、cuopt-cuXX の依存関係としてもインストールされます。そのため、Python パッケージをすでにインストールしている場合、C ライブラリとヘッダーはすでに利用できます。Python を使わずに C API を利用する場合に限り、libcuopt を単体でインストールしてください。pip と conda のいずれか一方を選んでください — 両方は実行しないでください。

pip

• CUDA 13.x：

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com libcuopt-cu13
  

• CUDA 12.x：

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'libcuopt-cu12==26.2.*'
  

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia libcuopt

確認

conda と pip/venv の各方法に対応する、標準的な C API ヘッダー／ライブラリの find コマンドについては、references/verification_examples.md を参照してください。

サーバー（REST）

pip

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-server-cu12 cuopt-sh-client

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt-server cuopt-sh-client

Docker

docker pull nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13
docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13

確認

python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000 &
sleep 5
curl -s http://localhost:8000/cuopt/health | jq .

よくある問題

• No module named 'cuopt' → pip list | grep cuopt と which python を確認し、正しい extra-index-url を指定して再インストールしてください。
• CUDA を利用できない → nvidia-smi と nvcc --version を実行し、パッケージの CUDA サフィックス（cu12 または cu13）がインストール済みの CUDA と一致していることを確認してください。
• Python と C の違い → cuopt-cuXX は推移的な依存関係として libcuopt-cuXX を取り込むため、Python パッケージをインストールすると C ライブラリ（libcuopt.so）とヘッダー（cuopt_c.h）も利用できるようになります。逆は当てはまりません。libcuopt-cuXX 単体では Python バインディングはインストールされません。

関連項目

• verification_examples.md — Python、C、サーバー、Docker の完全な確認手順。
• cuopt-developer — ソースから cuOpt をビルドし、コードベースに貢献します。