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NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8（CUDA のインストールで winget を使用），NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順（Windows 上）

【要約】 Windows環境におけるNVIDIAドライバ，CUDAツールキット11.8，cuDNN v8.9.7のインストールは，以下の手順に基づく．始めに，NVIDIAの公式サイトより最新のドライバをダウンロードし，これをインストールする．続いて，CUDAツールキットのインストールを行う．この過程では，他のウィンドウを全て閉じることが推奨される．ツールキットのインストールのために，ユーザ環境変数 TEMP を「C:\TEMP」のように設定する．この設定は，Windows のユーザ名が日本語である場合に，nvccが適切に動作せぬエラーを防ぐためである．最後に，NVIDIA cuDNNのインストールを行うが，これにはNVIDIA Developer Programへの登録が必要となる．cuDNNの利用中に「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」といったエラーメッセージが表示される場合，ZLIB DLLのインストールが必要となる．これらの手順に従うことで，Windows環境にNVIDIA関連のソフトウェアをスムースにインストールすることが可能となる．

NVIDIA CUDA ツールキット は，NVIDIA社が提供する GPU 用のツールキットである．GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている．ディープラーニングでも利用されている． NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき，NVIDIA CUDA ツールキット を利用することができる．

【目次】

  1. Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）
  2. NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）
  3. NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（Windows 上）
  4. NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール（Windows 上）
  5. nvcc を動かしてみる（x64 Native Tools コマンドプロンプトを利用）

【サイト内の関連ページ】

GPU

GPUは，グラフィックス・プロセッシング・ユニット（Graphics Processing Unit）の略である．３次元コンピュータグラフィックスや３次元ゲーム，動画編集，仮想通貨のマイニング，科学計算，ディープラーニングなど，並列処理が必要な幅広い分野で活用されている．

TensorFlow GPU 版

TensorFlowは，Googleが開発した機械学習フレームワークである．Python，C/C++言語から利用可能で，CPU，GPU，TPU上で動作する．TensorFlowの特徴として「データフローグラフ」がある．これは，「データの流れ」を表現するもので，グラフの節点は演算（オペレーション）を，エッジはデータ（テンソル）の流れを表す．TensorFlowを使用することで，音声，画像，テキスト，ビデオなど多様なデータを扱う機械学習アプリケーションの開発が容易になる．2015年11月に初版がリリースされて以来，継続的にバージョンアップが続いている．

TensorFlow GPU版の動作要件（2024年7月現在）

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（winget を使用）（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．

Visual Studio のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは，NVIDIA製GPUを動作させるための重要なソフトウェアである．このドライバをインストールすることにより，GPUの性能を引き出すことができ，グラフィックス関連のアプリ，AI関連のアプリの高速化が期待できる．

ドライバはNVIDIA公式サイトである https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp からダウンロードできる．このサイトからダウンロードするときには，グラフィックスカードとオペレーティングシステムを選択する． なお，NVIDIA GeForce Experiance を用いてインストールすることも可能である．

【サイト内の関連ページ】

  1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

    Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは， 次のコマンドを実行することにより調べることができる． 

    wmic path win32_VideoController get name
  2. NVIDIA ドライバのダウンロード

    NVIDIA ドライバは，以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる．

    https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

  3. ダウンロードの際には，使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する．

NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（winget を使用）（Windows 上）

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

NVIDIAのGPUを使用して並列計算を行うためのツールセット

主な機能: GPU を利用した並列処理，GPU のメモリ管理，C++をベースとした拡張言語とAPIとライブラリ

【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】

【Windows でインストールするときの注意点】

【関連する外部ページ】

【関連項目】 NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA CUDA ツールキット 12.5 のインストール（Windows 上）, NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（Windows 上）

  1. Windows では，NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
  2. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  3. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは，NVIDIA GeForce Experience，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 をインストールするものである． 

    wmic path win32_VideoController get name
winget install --scope machine Nvidia.GeForceExperience
winget install --scope machine Nvidia.CUDA --version 11.8
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDA_HOME\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"
  4. NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

    Windows のユーザ名が日本語のとき，nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである．

    ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために， コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する． 

    mkdir C:\TEMP
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"

インストール後の環境変数の確認

Windows のシステム環境変数が自動で設定される

nvcc の動作確認

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する． エラーメッセージが出ないことを確認． 

where nvcc

NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール（Windows 上）

NVIDIA cuDNN

NVIDIA cuDNN は， NVIDIA CUDA ツールキット上で動作するディープラーニング・ライブラリである． 畳み込みニューラルネットワークや リカレントニューラルネットワークなど，さまざまなディープラーニングで利用されている．

Windows で，NVIDIA cuDNN の利用時に 「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときは， ZLIB DLL をインストールすること．

【関連する外部ページ】

NVIDIA cuDNN のインストール（Windows 上）の概要

zlib のインストール（Windows 上）

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  2. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは，zlibをインストールし，パスを通すものである． 

    cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q zlib
git clone https://github.com/madler/zlib
cd zlib
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles\
cmake . -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/zlib
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\zlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"ZLIB_HOME\", \"C:\zlib\", \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

【関連項目】 zlib

NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

  1. NVIDIA cuDNN のウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuDNN

  2. ダウンロードしたいので，cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック．
  3. cuDNN Downloads のページで「Archive of Previous Releases」をクリック
  4. 「cuDNN 8.x - 1.x」をクリック
  5. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

    ここでは「NVIDIA cuDNN v8.9.7 for CUDA 11.x」を選んでいる．

    このとき，画面の「for CUDA ...」のところを確認し，使用するNVIDIA CUDA のバージョンに合うものを選ぶこと．

  6. Windows にインストールするので Windows 版を選ぶ
  7. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

    NVIDIA cuDNN のダウンロードのため．

    「Join now」をクリック．その後，画面の指示に従う． 利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．

  8. ログインする
  9. 調査の画面が出たときは，調査に応じる
  10. ライセンス条項の確認
  11. ダウンロードが始まる．
  12. ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）する． その中のサブディレクトリを確認しておく．

    Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

  13. NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリを確認する．「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8」のようになっている．
  14. 確認したら， さきほど展開してできたすべてのファイルとディレクトリを，NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリにコピーする
  15. パスが通っていることを確認．

    次の操作により，cudnn64_8.dll 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する．エラーメッセージが出ないことを確認． 

    where cudnn64_8.dll
  16. Windows の システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行う． Windows では， コマンドプロンプトを管理者として開き， 次のコマンドを実行することにより， システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行うことができる．

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明 

    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"

nvcc を動かしてみる（x64 Native Tools コマンドプロンプトを利用）

  1. C/C++ をコマンドで使いたいので，Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを起動．

    起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 2022」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ．「x64」は，64ビット版の意味である．

    * 32ビットのNative Tools コマンドプロンプトでは nvcc が動かない．

    以下の操作は，x64 Native Tools コマンドプロンプトで行う

  2. 確認のため，「where cl」を実行．

    エラーメッセージが出ていないことを確認． 

    where cl
  3. nvccの動作確認のため，

    https://devblogs.nvidia.com/easy-introduction-cuda-c-and-c/に記載のソースコードを使用． まず，エディタを開く． ここではメモ帳 (notepad) を使っている．

    x64 Native Tools コマンドプロンプト で，次のコマンドを実行する． ファイル名は hello.cu としている． 

    cd /d c:%HOMEPATH%
notepad hello.cu

    その後，ファイルを編集し，ファイルを保存．

    ファイル hello.cu ができる．

  4. ビルドと実行．

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

    del a.exe
nvcc hello.cu

    .\a.exe

うまく動かない場合がある．