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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とは

GPUは，グラフィックス・プロセッシング・ユニット（Graphics Processing Unit）の略です．その高い並列計算能力から，３次元コンピュータグラフィックス，３次元ゲーム，動画編集，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ます．

TensorFlowとNVIDIAソフトウェアの関連

TensorFlowは，Googleが開発した機械学習フレームワークであり，ディープラーニング開発で広く使われています．Python，C/C++言語から利用可能で，CPUだけでなく，NVIDIA GPUやGoogle TPU上で計算を高速化できます．TensorFlowでGPUの計算能力を活用するには、NVIDIAが提供するドライバ、CUDAツールキット、cuDNNライブラリが必要になります．

TensorFlowの特徴として「データフローグラフ」があります．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）の流れを表します．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ります．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ます．

TensorFlow GPU版などのGPU対応フレームワークを利用するための主な動作要件（2024年7月現在参考）：

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権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

    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権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

    次のコマンドを実行

    1. コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
    2. インストールコマンドの実行 
      winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC"
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64

      インストールされるコンポーネントの説明：

      • NativeDesktop：C++によるデスクトップアプリケーション開発のためのワークロード一式
      • NativeDesktop.Core：C++デスクトップ開発に必要な基本コンポーネント群
      • VC.CLI.Support：マネージドコードとネイティブコードの統合開発を可能にするC++/CLIサポート
      • CoreEditor：コード編集，デバッグ，検索などの基本機能を提供するVisual Studioのコアエディタ
      • NuGet：.NETライブラリの依存関係を管理するパッケージ管理システム
      • Windows.SDK.Latest：Windows 向けアプリケーション開発用SDK（Software Development Kit）
      • VC.Tools.x86.x64：32ビット及び64ビット向けC++コンパイラとビルドツール
      • VC.ATL：Windowsコンポーネント開発用のActive Template Library
      • VC.ATLMFC：デスクトップアプリケーション開発用のMicrosoft Foundation Class Library

      システム要件と注意事項：

      • 管理者権限でのインストールが必須
      • 必要ディスク容量：10GB以上
      • 推奨メモリ：8GB以上のRAM
      • インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性がある
      • 安定したインターネット接続環境が必要

      追加のコンポーネントが必要な場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能である．

    3. インストール完了の確認 
      winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community

      トラブルシューティング：

      インストール失敗時は，以下のログファイルを確認：

      %TEMP%\dd_setup_<timestamp>.log
%TEMP%\dd_bootstrapper_<timestamp>.log
  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】

  • CUDA対応のNVIDIA GPUが必要．

    そのために，NVIDIA グラフィックス・ボードを確認する． 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
  • NVIDIA ドライバのダウンロードとインストール

    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． 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．

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

  • Windows では，インストール前に，Build Tools for Visual Studio もしくは Visual Studio をインストールしておくことが必要である．

【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権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  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.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

CUDAツールキットのインストーラーは、通常、必要なシステム環境変数を自動で設定します。主なものを確認しましょう。

nvcc の動作確認 (パスの確認)

CUDAコンパイラ nvcc にパスが通っている（コマンドプロンプトから直接実行できる状態になっている）ことを確認します。

新しいコマンドプロンプトを開き（環境変数の変更を反映させるため）、次のコマンドを実行します。 nvcc.exe のフルパスが表示されれば、パスが正しく設定されています。エラーメッセージが出る場合は、環境変数 PATH の設定を確認してください。 

where nvcc

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

NVIDIA cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) は、ディープラーニングの主要な計算（畳み込み、プーリング、正規化、活性化関数など）をGPUで高速化するためのライブラリです。TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークでGPUを使用する場合に必要となります。

cuDNNはCUDAツールキットとは異なり、通常、NVIDIA Developer Programへの登録と手動でのファイル配置が必要です。

NVIDIA cuDNN のインストール（Windows 上）の概要

  1. NVIDIA Developer Program メンバーシップへの加入: cuDNNのダウンロードには無料のメンバーシップ登録が必要です。

    NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program

  2. 互換バージョンの選択とダウンロード: インストール済みのCUDAツールキットのバージョン (今回は11.x) に適合するcuDNNのバージョン (今回はv8.9.7) を選択し、Windows用のzipファイルをダウンロードします。
  3. ファイルの展開と配置: ダウンロードしたzipファイルを展開（解凍）し、中のファイル（bin, include, lib フォルダ内）を、CUDAツールキットのインストールディレクトリにコピーします。
  4. (オプション) 環境変数の設定: 必要に応じてシステム環境変数 CUDNN_PATH を設定します。
  5. (必要に応じて) ZLIB DLL のインストール: zlibwapi.dll が見つからないエラーが発生する場合にインストールします。
  6. 動作確認: cuDNNライブラリ (cudnn64_*.dll) にパスが通っているか確認します。

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権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  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 のインストール手順（Windows上）

  1. NVIDIA cuDNN のウェブページを開きます。

    https://developer.nvidia.com/cuDNN

  2. ダウンロードセクションに進みます。（「Download cuDNN」ボタンなどをクリック）
  3. NVIDIA Developer Program へのログイン/登録が求められます。アカウントがない場合は無料で作成します。（「Join now」または「Login」）

    利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日などを登録し，利用条件等に合意します．

  4. ログイン後、ダウンロードページが表示されます。最新版ではなく特定のバージョンが必要なため、「Archive of Previous cuDNN Releases」やそれに類するリンクをクリックします。
  5. アーカイブページで、目的のメジャーバージョン（例: cuDNN 8.x）を選択します。
  6. ダウンロードしたいバージョン（今回は cuDNN v8.9.7）を探し、インストール済みのCUDAバージョン (今回は CUDA 11.x) に対応するものを選びます。

    「cuDNN Library for Windows (x86_64)」のような、Windows向けのリンクをクリックします。

  7. ライセンス条項を確認・同意し、ダウンロードを開始します。（.zip ファイルがダウンロードされます）
  8. ダウンロードした .zip ファイルを、7-Zipなどのツールを使って展開（解凍）します。

    Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zipのインストール方法は、別ページで説明しています．

    展開すると、通常 bin, include, lib というサブフォルダが含まれています。

  9. CUDAツールキットがインストールされているディレクトリを開きます。デフォルトでは通常「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8」です。
  10. (重要) ファイルのコピー: 先ほど展開してできたcuDNNのフォルダ（bin, include, lib）の中身を、それぞれ対応するCUDAツールキットのインストールディレクトリ内のフォルダ（bin, include, lib）にコピー（マージ）します。
    • 展開したcuDNNの bin フォルダ内のファイル (例: cudnn*.dll) を CUDA の bin フォルダ (C:\...\v11.8\bin) へコピーします。
    • 展開したcuDNNの include フォルダ内のファイル (例: cudnn*.h) を CUDA の include フォルダ (C:\...\v11.8\include) へコピーします。
    • 展開したcuDNNの lib\x64 フォルダ内のファイル (例: cudnn*.lib) を CUDA の lib\x64 フォルダ (C:\...\v11.8\lib\x64) へコピーします。
  11. パスが通っていることを確認します。

    cuDNNのDLLファイル（例: cudnn64_8.dll - バージョンによって数字は変わります）が、CUDAツールキットの bin ディレクトリ（システム環境変数 PATH に含まれているはず）に正しくコピーされたか確認します。

    新しいコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行します。DLLファイルのフルパスが表示されればOKです。エラーメッセージが出ないことを確認してください． 

    where cudnn64_8.dll

    (注: cudnn64_8.dll はcuDNN 8.x系のファイル名です。バージョンによってファイル名が異なる場合があります。where cudnn*.dll などで確認してください。)

  12. (オプション) システム環境変数 CUDNN_PATH の設定

    一部のフレームワークやライブラリは、cuDNNの場所を特定するために CUDNN_PATH 環境変数を参照することがあります。設定しておくと互換性が向上する場合があるため、設定を推奨します。

    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して、システム環境変数 CUDNN_PATH をCUDAツールキットのインストールディレクトリに設定します。

    コマンドプロンプトを管理者として実行する方法は、別ページで説明しています． 

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

Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを起動します。 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 のスタートメニューで「Visual Studio 2022」フォルダの下にある「x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022」などを選びます。「x64」は64ビット環境向けであることを意味します。

* 32ビット版のNative Tools コマンドプロンプト（例: x86 Native Tools）では、64ビット用CUDAツールキットの nvcc が正しく動作しない場合があります。

以下の操作は，この x64 Native Tools コマンドプロンプトで行います。

  • C++コンパイラ(cl.exe)へのパスが通っているか確認します。

    コマンドプロンプトで「where cl」を実行し、cl.exe のパスが表示されることを確認します。エラーメッセージが出る場合は、Visual Studio または Build Tools のインストールに問題がある可能性があります。 

    where cl
  • nvccの動作確認用のサンプルコードを作成します。

    ここでは、NVIDIAのブログ記事 Easy Introduction to CUDA C and C++ に記載されている簡単なベクトル加算のコードを使用します。このコードは、CPUとGPUそれぞれでベクトル加算を行い、結果が一致するかを確認するものです。

    まず、作業ディレクトリに移動し、エディタ（ここではメモ帳 notepad）でソースファイル hello.cu を作成します。 

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

    メモ帳が開いたら、上記リンク先のブログ記事にある最初のサンプルコード（`// Simple vector addition Cuda C++` から始まるコード）をコピー＆ペーストし、ファイルを保存します。

    ファイル hello.cu が作成されます。

  • コードのビルドと実行

    nvcc hello.cu コマンドでソースコードをコンパイルします。成功すると、デフォルトで a.exe という実行ファイルが生成されます。 次に .\a.exe を実行します。プログラムが正常に動作すれば、「Max error: 0.000000」のように表示されます。これが表示されれば、CUDAツールキットの基本的なコンパイルと実行が成功しています。 

    del a.exe
nvcc hello.cu

    .\a.exe

    【うまく動かない場合のトラブルシューティング】

    • 「Max error: 2.000000」のように 0 以外の値が表示される場合:

      これは、GPUでの計算結果が期待値と異なっていることを示します。GPUハードウェアの問題、ドライバの不具合、CUDAやcuDNNのインストールが不完全またはバージョン互換性の問題などが考えられます。まずはインストール手順に誤りがなかったか再確認してください。ドライバやツールキットを再インストールしてみるのも有効な場合があります。また、NVIDIAの公式フォーラムなどで同様の問題が報告されていないか確認することも推奨します。

    • 「Max error: ...」という表示自体が出ない場合、またはコンパイル時にエラーが出る場合:
      • 日本語ユーザ名とTEMP変数: （再掲）Windows のユーザ名が日本語を含む場合、「nvcc hello.cu」を実行してもエラーメッセージなしにコンパイルが失敗することがあります。

        この場合は、CUDAインストールセクションで説明した手順に従い、ユーザ環境変数 TEMP および TMP に日本語を含まないパス（例: C:\TEMP）が設定されているか再確認してください。設定を変更した後は、新しいコマンドプロンプトを開いて再度試してください。

        rem (再掲) TEMP/TMP 変数設定確認・設定コマンド例
mkdir C:\TEMP
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"

        設定後、新しいx64 Native Tools コマンドプロンプトを開き，再度 nvcc hello.cu と .\a.exe を実行して確認します。

        nvcc hello.cu
.\a.exe
      • Visual Studio / Build Tools の問題: C++コンパイラ(cl.exe)が見つからない、またはリンカエラーなどが発生する場合は、Visual Studio または Build Tools のインストールが正しく完了しているか確認してください。C++ ビルドツールの動作確認（別ページ）の手順も参考にしてください。
      • その他の問題: 環境変数 PATH の設定ミス、CUDAツールキットのインストール不備などが考えられます。エラーメッセージをよく読み、関連情報を検索するか、NVIDIAのドキュメントやフォーラムを参照してください。