4. 開発環境

作業の目的によって起動するAMIと開発環境の設定法が変わります。

4.1 C言語

C言語のアプリケーションをビルドするには、 EC2の標準のAMIである"Amazon Linux 2023 AMI"を使用します。
インスタンスタイプにはC7a(AMD EPYC 9R14)やC8g(AWS Graviton4) などがあります。
このAMIには開発環境は含まれていないので、 ログイン後最初に下記のコマンドを実行してください。 終了するまでに2～3分かかります。
これにより開発に必要な言語(GCCなど)やツール(makeなど)が使用可能になります。 GCCはOpenMPを含みます。

$ sudo yum -y groupinstall "Development Tools"

4.2 CUDA

C言語でGPUを使用するにはCUDAが必要になります。
AMIには"Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI (Amazon Linux 2023)"を選択してください。
インスタンスタイプにはG6(NVIDIA L4)があります。 なお、g6.xlarge～g6.16xlargeの違いはCPUのメモリー容量の違いであり、 GPUはすべて1個（メモリー24GB、CUDAコア数7424）共通です。
このAMIはGCCとCUDAを含んでおり、そのままアプリケーションのビルドを行うことができます。

4.3 PyTorch

深層学習のためにPyTorchを使用するにはGPUが必須です。
AMIには"Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.5 (Amazon Linux 2023)"を選択してください。
インスタンスタイプにはG6(NVIDIA L4)があります。
このAMIはPython（GCC, CUDA）を含んでいます。
起動後下記のコマンドを実行してください。(名前に反してPyTorchは含んでいません)

$ pip install numpy        (数秒)
$ pip install matplotlib   (数秒)
$ pip install torch        (1分)
$ pip install torchvision  (数秒)

4.4 ファイルの転送

WinSCPを用いてソースコードその他をAWSに転送してください。
予めアップロードするファイルを一つのフォルダの下にまとめておくと便利です。
作業中は必要に応じてできたファイルをダウンロードしてください。 インスタンスを終了するとAWSにあるファイルはすべて削除されることに注意してください。