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金子邦彦研究室

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0, NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストールについて

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0, NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストールについて

GPU は，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある． NVIDIA CUDA ツールキット は，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールの要点と注意点

• NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN の新バージョンのインストールでは， 旧バージョンのアンインストールの操作は必要ない．
• TensorFlow, PyTorch を使うためには， インストールする NVIDIA CUDA ツールキットのバージョン，NVIDIA cuDNN のバージョンに注意する必要がある．

  そのことについて，より詳しい説明は： 別ページで説明している．

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード(Windows, Linux):

  NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• ZLIB DLL のダウンロード: https://www.winimage.com/zLibDll で zlib123dllx64.zip
• NVIDIA cuDNN のダウンロード， NVIDIA CUDA ツールキットに合致する NVIDIA cuDNN のバージョンの確認 (Windows, Linux):

  NVIDIA cuDNN のページ: https://developer.nvidia.com/cudnn

  必ず，使用する NVIDIA CUDA ツールキットにあう NVIDIA cuDNN を使うこと．

• NVIDIA cuDNN のインストール後に，必要に応じて，環境変数 CUDNN_PATH を設定する．

TensorFlow, PyTorch が必要とするNVIDIA CUDA ツールキットとNVIDIA cuDNN のバージョンの確認

「NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のバージョンは何でも良い」か？ そして， 「TensorFlow, PyTorch のバージョンも何でも良い （あるいは，TensorFlow, PyTorch を使う予定はない）」か？

• これら両方ともにあてはまる場合

  NVIDIA CUDA ツールキット11.7.0, NVIDIA cuDNN 8.4.1 (2022/06時点) を使う．

  その根拠：

  • cudart64_110.dll, cusolver64_11.dll, cudnn64_8.dll が必要
  • NVIDIA cuDNN のページ https://developer.nvidia.com/cudnn で，最新の NVIDIA cuDNN が対応しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンである

    必ずしも，最新の NVIDIA CUDA ツールキット を使えるとは限らないので確認が必要．

• これらのうち，片方でも当てはまらない場合

  古い版を使うことになる． 組み合わせに注意が必要である． そのことについての詳しい説明は： 別ページで説明している．

Build Tools for Visual Studio 2019 （ビルドツール for Visual Studio 2019）のインストール

ダウンロードページ

https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/

詳細説明

Build Tools for Visual Studio 2019 （ビルドツール for Visual Studio 2019）のインストール: 別ページで説明している．

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

ダウンロードとインストールの手順

1. NVIDIA CUDA ツールキットのウェブページを開く

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

2. NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを選ぶ

   ここでは，「11.0.3」を選んでいる

   
3. 「Windows」，「10」，「exe [local]」を選ぶ．

   Windows 11 のときは，「11」を選んでください．

   
4. 「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. exe ファイルのダウンロードが始まる
   
6. ダウンロードした .exe ファイルを実行する．
   
7. 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．

   
8. 展開（解凍）が自動で行われるので，しばらく待つ．
   
9. ライセンス条項の確認．
   
10. 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．
    
11. コンポーネントを確認する．

    「CUDA」にチェックする．その他は，必要なものがあればチェックする．「次へ」をクリック．

    このとき，NVIDIA ドライバを選択することもできる（NVIDIA ドライバが未インストールであれば，インストールする）．

    

    ※ 但し，複数の版の NVIDIA CUDA ツールキットをインストールする場合には，古い版のNVIDIA CUDA ツールキットをインストールするときに「CUDA」だけを選ぶようにする．

    
12. 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．
    
13. Visual Studio Integration について表示された場合

    表示されなくても問題はない．

    

    表示された場合には，次のように判断する．

    • Visual Studio をインストールする予定があるとき

      ここで，NVIDIA CUDA ツールキットのインストールを中止． 先に， Visual Studio 2019 のインストールを行う．

    • Visual Studio をインストールする予定がないとき

      NVIDIA CUDA ツールキットのインストールを中止する必要はない．

      あとで構わないので，Build Tools for Visual Studio 2019 （ビルドツール for Visual Studio 2019）のインストールを行っておく （Build Tools for Visual Studio 2019 （ビルドツール for Visual Studio 2019）のインストールが終わっていても，Visual Studio Community のインストールを行っていない場合には，この表示は出る）．

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，グラフィックス・カードのドライバ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のときは，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．
    

    Visual Studio をインストールしていないときは，Nsight for Visual Studio はインストールされない． 表示は次のようになる．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 が自動で開く場合がある
    • 利用条件について表示されたときは、よく確認し、納得できる場合のみ同意・続行する
      
    • リリースハイライトが表示される場合がある．

      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．

      そして「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．

インストール後の確認

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ていることを確認

• システム環境変数 PATH

  バージョン 11.0 の場合

  次のように自動設定されるので確認．

  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvpp
  

  ※ 複数の版の CUDA ツールキットをインストールする場合には， 複数のパスが設定される このとき・古い版の方が先に来ている場合には、後になるように調整する

• システム環境変数 CUDA_PATH

  バージョン 11.0 の場合

  次のように自動設定されるので確認．

  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
  

  

  ※ 複数の版の CUDA ツールキットをインストールしている場合には，最後にインストールしたものが設定される

• その他

  バージョン 11.0 の場合

  システム環境変数 CUDA_PATH_V11_0

  次のように自動設定されるので確認．

  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
  

  

nvcc の確認

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．

where nvcc

NVIDIA cuDNN 8.2.1 のインストール

ダウンロードとインストールの手順

1. NVidia の 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. メンバーシップに入る
   
4. ログインする
   
5. 調査の画面が出たときは，調査に応じる
   
6. ライセンス条項の確認
   
7. 「Archived cuDNN Releases」をクリック
   
8. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

   ここでは「cuDNN v 8.2.1, 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．

   
9. Windows 版が欲しいので Windows 版を選ぶ
   
10. ダウンロードが始まる．
    
11. ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）する．展開の結果 cuda という名前のディレクトリができる．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）のためのソフトには，「7-Zip」などがある．

    
12. 「CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」は，「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0」 のようになっている．確認する．
    
13. 確認したら， さきほど展開してできたディレクトリcuda の下にあるすべてのファイルとディレクトリを，「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
    

インストール後に行う環境変数の設定

「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」をもとに環境変数を設定する．

「NVIDIA cuDNN をインストールしたディレクトリ」が C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 の場合には，次のように設定する．

• すでに，c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin には，パスが通っている．
• システム環境変数 CUDNN_PATH に，c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 を設定

  管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行．

  call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"c:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\", \"Machine\")"
  

  
• Windows では，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．エラーメッセージが出ないことを確認．

  where cudnn64_8.dll
  

  

nvcc を動かしてみる（マイクロソフト C++ ビルドツールを使用）

nvcc を動かしてみる

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開く．

   起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 2019」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」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． ファイル名は hello.cu としている．

   cd %HOMEPATH%
   notepad hello.cu
   

   

   その後，ファイルを編集し，ファイルを保存．

   エディタで hello.cuのようなファイル名で保存．

   
4. ビルドと実行．

   「nvcc hello.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．

   うまく動かないときは，まず，マイクロソフト C++ ビルドツールの動作を，別ページの手順により確認し，異常があれば，マイクロソフト C++ ビルドツールのインストールなどで対処．それでも動かないときは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 のインストールしたときの作業に間違いがなかったかを再確認．

   nvcc hello.cu
   

   

   .\a.exe
   

   

NVIDIA CUDA 11.0 の動作確認のため，TensorFlow 2.4.4 を実行してみる

Python 3.8 をインストールの後， 次のコマンドを実行することにより， TensorFlow 2.4.4 のインストール，インストール済みの TensorFlow のバージョンの確認，TensorFlow から GPU が認識できているかの確認を行う． エラーメッセージが出なければ OK．

管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行．

python -m pip install tensorflow==2.4.4
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"