CUDA Rustとは何か cuda-oxideとcutile-rs、2つのトラックでGPUカーネルをRustで書く仕組

CUDA Rust は、NVIDIAが2026年9月8日にNVIDIA Technical Blogの記事「Introducing CUDA Rust: Two Tracks for Writing GPU Kernels」で発表した、GPUカーネルをRustで直接書くための公式ツールチェーンである。既存のCUDA C++で書かれたカーネルをRustから呼び出す「ラッパー」ではなく、RustのソースコードをネイティブにコンパイルしてGPU上で実行する点が特徴だ。発表は9月中旬にHacker Newsでも話題になった。

CUDA RustはSIMT（Single Instruction, Multiple Threads）モデルでCUDA C++に近いスタイルで書く「cuda-oxide」と、タイル（サブテンソル）単位でGPUを扱う「cutile-rs」という、思想の異なる2つのトラックで構成される。どちらも現時点ではアルファ版であり、NVIDIAは今後CUDA Rust・CUDA C++・CUDA Pythonの間の相互運用を計画していると発表している。

従来、RustからGPUカーネルを扱う場合、多くはC++で書かれたCUDAカーネルをFFI経由で呼び出すバインディング（後述するcudarcなど）を使うか、コミュニティによる独自のコンパイラ基盤（Rust-CUDAやrust-gpuなど）を利用する必要があった。CUDA Rustは、NVIDIA自身がRustコードをGPU向けに直接コンパイルする経路を公式に提供する点が新しい。カーネルのロジック自体をRustで記述でき、Rustの所有権システムがコンパイル時にバッファのエイリアシング（同一メモリ領域への意図しない多重参照）を防ぐという安全性上の利点も挙げられている。

1つ目のトラックである cuda-oxide（github.com/NVlabs/cuda-oxide）は、CUDA C++と同様のSIMTモデルを踏襲する。個々のスレッドを直接扱うスタイルで、CUDA C++からの移行を意識した設計といえる。内部では、rustcのカスタムコード生成バックエンドを用いて、Rustのミッドレベル中間表現（MIR）をPliron IRに変換し、さらにLLVM IRを経てPTX（GPU命令セットの中間形式）へと落とし込む。現時点では早期アルファ段階であり、本番運用には向かないとNVIDIA自身が位置づけている。

2つ目のトラックである cutile-rs（github.com/NVlabs/cutile-rs、crates.ioのcutileクレート）は、個々のスレッドではなく「タイル」（サブテンソル）を単位に演算を記述するタイルプログラミングモデルを採用する。スレッド管理そのものを抽象化し、開発者はタイル単位の演算を書くことに集中できる。コンパイル方式も異なり、CUDA Tile IRを介して最初のカーネル起動時にJITコンパイルされる。cuda-oxideと同じくアルファ版だが、開発はより進んでおり、Hugging Faceの推論エンジンGroutやmistral.rsで既に利用されているという。

両トラックに共通する要件として、GPUのCompute Capabilityが8.0以上（Ampere世代以降、たとえばRTX 30シリーズやA100以降）であることが求められる。Rustのツールチェーンとインストール方法はトラックごとに異なる。

cuda-oxideは、ピン留めされたnightly Rustとcargo-oxideというcargoサブコマンドを介してプロジェクトを作成・実行する流れになる。

一方のcutile-rsは、安定版Rustのcargoにcutileクレートを追加するだけで使い始められる、通常のRustクレートに近い体験になっている。

いずれのトラックも、カーネルの記述方法や具体的なAPIの詳細（属性マクロの書式やタイル演算の記法など）は公式発表時点では本記事のもとになった発表内容以上には確認できていない。実際にカーネルを書く際は、GitHubの各リポジトリにあるサンプルコードとドキュメントを参照する必要がある。GPUプログラミングと並行して、Tauri v2のRustバックエンド開発のように、Rustを他分野のバックエンドに使う動きも広がっており、Rustのユースケースは着実に拡大している。

RustからGPUを扱う手段はCUDA Rust以前から存在する。位置づけを整理すると次のようになる。

cudarcのようなバインディングは「Rustから既存のCUDAカーネルを呼び出す」ものであり、カーネルの中身自体はC++で書かれている。これに対しCUDA Rustは、カーネルのロジックそのものをRustで記述してネイティブコンパイルする点が根本的に異なる。Rust-CUDAやrust-gpuといったコミュニティプロジェクトも同様にRustでGPUコードを書く試みだが、NVIDIA公式のツールチェーンではなく、開発体制やロードマップは別系統である。なお、AMD GPU上でCUDA向けソフトウェアを動かすZLUDAでAMD GPUでCUDAを動かす方法のようなアプローチは、既存のCUDAバイナリ・アプリを別ベンダーのGPUで動かす話であり、CUDA Rustの「NVIDIA GPU向けにRustでカーネルを書く」という話とは目的が異なる点に注意したい。

2つのトラックはどちらもアルファ版であり、現時点で本番投入を前提にした選択ではない。ただし用途に応じた向き不向きは整理できる。

- CUDA C++のスレッド単位の発想に慣れている、既存のSIMTカーネルをRustに移植したい → cuda-oxide
- 安定版Rustのツールチェーンで完結させたい、cargoに慣れた開発体験を重視する → cutile-rs
- 行列演算やテンソル演算を、スレッド管理を意識せずタイル単位で書きたい → cutile-rs
- 実プロジェクトでの採用実績（Grout、mistral.rs）を重視する → cutile-rsの方が現状では実績がある
- 最新のnightly固定やclang/libclang導入といった環境構築の手間を許容できるか → 許容できなければcutile-rsの方が導入は軽い

現時点でのCUDA Rustにはいくつかの制約がある。まずOSはLinuxのみが対象で、WindowsおよびmacOSは公式発表上サポート対象に含まれていない。WSL2（Windows Subsystem for Linux）上での動作可否についても公式発表では明言されておらず、慎重に見るべきだろう。またGPU側の要件としてCompute Capability 8.0以上（Ampere世代以降）が必要なため、それより古い世代のGPUでは利用できない。ライセンス条件やベンチマーク数値など、公式発表時点で明記されていない項目については、本記事では推測や独自の実測値を記載していない。実運用を検討する場合は、各リポジトリのREADMEおよびライセンス表記を必ず確認してほしい。