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NVIDIA CUDA ツールキット 9.2 のインストール

CUDA ツールキット, cuDNN, GPU カードの詳細は http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/

先人に感謝.

目次

  1. NVIDIA CUDA ツールキット 9.2 のダウンロードとインストール
  2. Visual Studio 2017, 2015 で nvcc を動かしてみる
  3. NVIDIA CUDA サンプルプログラムのビルドと実行

キーワード: NVIDIA CUDA, Visual Studion C++, Windows

マイクロソフト CNTK を使う予定がある場合:

https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-Windows の記載を確認しておく


NVIDIA CUDA ツールキット 9.2 のダウンロードとインストール

ここで設定する環境変数(自動設定される)

ダウンロードとインストールの手順

参考Webページ: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

  1. ウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  2. 最新版を選ぶ

    2018年5月時点の最新版は 9.2

  3. Windows」,「10」「exe [local]」を選ぶ.

  4. まず,「Base Installer」の右横の「Download」をクリックして,.exe ファイルをダウンロード

  5. 次に,「Patch 1」の右横の「Download」をクリックして,.exe ファイルをダウンロード

  6. .exe ファイルが 2つダウンロードされたことを確認.

  7. ダウンロードした .exe ファイルのうち「Base Installer」の方を先に実行する.

  8. 展開(解凍)先ディレクトリ(フォルダ)の指定.

    既定(デフォルト)のままでよい.「OK」をクリック.

  9. 展開(解凍)が自動で行われるので,しばらく待つ.

  10. ライセンス条項の確認

  11. インストールオプションは,「カスタム(詳細)」を選び,「次へ」をクリック.

  12. コンポーネントを確認する.既定(デフォルト)のままでよい.「次へ」をクリック.

  13. インストール場所の選択は,既定(デフォルト)のままでよい.「次へ」をクリック.

  14. このとき,Windows セキュリティの画面が開くことがある.開いた場合には,「インストール」をクリック.

  15. インストールが始まるので,確認する.

  16. このとき,ディスプレイアダプターのインストールが始まる場合がある.「インストール」をクリックして,インストールを続行する.

  17. Visual Studio がインストール済みだったときは,Nsight for Visual Studio がインストールされたことが確認できる.確認したら「次へ」をクリック.

  18. インストール終了の確認.「閉じる」をクリック.

    ※ 「コンピュータを再起動してください」と表示される場合がある.そのときは,再起動する.

  19. GeForce Experience が自動で開き,リリースハイライトが表示されるので確認する.

    リリースハイライトを確認したら,「x」をクリックして閉じる.

    ※ このとき,最新版への更新が始まり,起動に時間がかかることがある. ※ このとき,右図のように,「お使いのGPU向けの新しいドライバーが入手可能です」と表示されることがある.そのときは,新しいドライバをインストールする.

  20. 今度は,ダウンロードした .exe ファイルのうち「Patch 1」の方を実行する

  21. 展開(解凍)先ディレクトリ(フォルダ)の指定.

    既定(デフォルト)のままでよい.「OK」をクリック.

  22. システムの互換性チェックが始まるのでしばらく待つ

  23. ライセンス条項の確認

  24. インストールオプションは,「カスタム(詳細)」を選び,「次へ」をクリック.

  25. コンポーネントを確認する.既定(デフォルト)のままでよい.「次へ」をクリック.

  26. インストール場所の選択は,既定(デフォルト)のままでよい.「次へ」をクリック.

  27. インストール終了の確認.「閉じる」をクリック.

  28. Windowsのシステムの環境変数 CUDA_PATH と CUDA_PATH_V9_2 が次のように自動で設定されていることを確認する

    CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2

    CUDA_PATH_V9_2=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2

  29. nvcc にパスが通っていることを確認する

    Windowsのコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行.

    where nvcc
    

Visual Studio 2017, 2015 で nvcc を動かしてみる

前準備

前準備として Visual Studio の C++ のインストールが終わっていること

  • vcbars64.bat にパスが通っているかを確認する

    Windowsのコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行.

    where vcvars64.bat 
    

    エラーメッセージが出る場合には,vcvars64.batの場所を探し, パスを通すか,フルパスで書いて実行する.

  • vcvars64.bat の実行により cl にパスが通ることを確認する

    Windowsのコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行.

    ※ vcvars32.bat では動きません

    vcvars64.bat 
    where cl
    

    下図ではフルパスで書いて実行している

  • コンパイラの確認のため、次のプログラムを作成。「hello.c」のようなファイル名で保存.
    #include <stdio.h>
    int main() {
        printf("Hello,World!\n");
        return 0;
    }
    

    Windows のコマンドプロンプトを開き、次を実行.

    「Hello,World!」と表示されればOK.

    cl hello.c
    .\hello.exe
    

  • 今度は nvccの確認のため, https://devblogs.nvidia.com/easy-introduction-cuda-c-and-c/に記載のソースコードを使用.

    エディタで hoge.cuのようなファイル名で保存.

  • 次のコマンドでビルドして実行.

    「nvcc hoge.cu」で a.exp というファイルができる. 「Max error: 0.000000」と表示されればOK.

    nvcc hoge.cu
    
    .\a
    

    NVIDIA CUDA サンプルプログラムのビルドと実行

    付属のサンプルプログラムを Visual Studio 2015 C++ を用いてビルドし実行してみる.

    1. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.2 を開く

    2. 自分が持っている Visual Studio のバージョンにあった sln ファイル(ソリューションファイル)を開く.

      ※ 以下, Visual Studio 2015 を使った場合で説明を続ける

    3. ソリューションエクスプローラーの「ソリューション 'Sample_vs2015' (162プロジェクト)」を右クリックすると,下にプロパティが表示されるので確認する.

    4. Visual Studio2015 の「ビルド」メニューを開き,「ソリューションのビルド」を選ぶ.

    5. 画面の下にある Visual udio 2015のコンソールを見て,ビルドの終了を確認.

      ※ ビルドの終了まで待つ.

    6. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.2\bin の下にプログラムができる.いくつかを実行してみる.

      図.devicequery.exe の実行結果

      図.BicubicTexture.exe の実行結果

      図.BilateralFilterの実行結果

      図.stereoDisparityの実行結果

      図.ノイズの除去(Image Denosing with knn, nlm, modified nlm filters)

      y図.Volume Filtering


    pycuda をインストール

    pip install pycuda
    

    Python 3.6 系列ではエラーが出るようなので,Python 3.6 でのエラーの対処を行ってから実行すること