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】
- 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)
- NVIDIA ドライバのインストール(Windows 上)
- NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール(Windows 上)
- NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール(Windows 上)
- 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)
- NVIDIA グラフィックス・ボード
Windows で,NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を確認するには,次のコマンドを実行する.
wmic path win32_VideoController get name
- NVIDIA ドライバ
- NVIDIA CUDA ツールキット
TensorFlow バージョン 2.10.1の動作には,cudart64_110.dll, cusolver64_11.dll, cudnn64_8.dll が必要である. そのために,NVIDIA CUDA ツールキット 11 をインストールしてください. Windows では,NVIDIA CUDA ツールキット 12 と TensorFlow バージョン 2.10.1 の互換性が確認されていません.
そして, NVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを選ぶときは,NVIDIA cuDNNに対応したバージョンを選択することも重要である. 互換性の詳細はcuDNNの公式ページで確認できる.
- NVIDIA cuDNN
TensorFlow GPU版の動作のためにNVIDIA cuDNNが必要である.
TensorFlow 2.4.4以前のバージョンを使用する場合は,NVIDIA cuDNN のバージョン選択に特に注意が必要である. その詳細は,別ページ »で説明
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:
- Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合
- Visual Studio の機能が必要である,あるいは,よく分からない場合
Visual Studio 2022 をインストールする際に,「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで, Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる.
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)
- 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.
- 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)
- 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.
- Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ.
- 「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 Installer の起動
Visual Studio のインストール(Windows 上)
- 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.
- 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)
- 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.
- Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ.
- 「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.
- Visual Studio Installer の起動
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】
- 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
- 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.
- 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.
- 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】
- 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.
- 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\")"
【関連する外部ページ】
- NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- NVIDIA CUDA ツールキット の公式のドキュメント: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
- NVIDIA CUDA ツールキットのインストールに関する,NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html
【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)
- 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.
- 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,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\")"
- 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
- システム環境変数 PATH
バージョン 11.8 系列の場合
次のように自動設定される.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\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 11.8 系列の場合
次のように自動設定される.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
* 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 11.8 系列の場合
システム環境変数 CUDA_PATH_V11_8
次のように自動設定される.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
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 のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA cuDNN のインストール(Windows 上)の概要
- NVIDIA Developer Program メンバーシップへの加入が必要.
NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program
- 公式サイトより,使用中の NVIDIA CUDA のバージョンに適合するzipファイルをダウンロード.ダウンロードしたファイルを展開(解凍).展開先のbinフォルダにパスを通す.システム環境変数CUDNN_PATHを設定.パスが正しく設定されたか確認(where cudnn64_8.dllコマンドでエラーが出ないことを確認)
zlib のインストール(Windows 上)
- 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,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】
- zlib の公式ページ: https://www.zlib.net/
【関連項目】 zlib
NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール(Windows 上)
- NVIDIA cuDNN のウェブページを開く
- 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.
- cuDNN Downloads のページで「Archive of Previous Releases」をクリック
- 「cuDNN 8.x - 1.x」をクリック
- 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.
- Windows にインストールするので Windows 版を選ぶ
- 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.
- ログインする
- 調査の画面が出たときは,調査に応じる
- ライセンス条項の確認
- ダウンロードが始まる.
- 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.
- 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.
- 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
- 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
- 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)
- 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
- 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
- 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.
- 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.
- 「Max error: 2.000000」のように違う値が表示される場合.
放置しない方が良い. NVIDIA CUDA,NVIDIA cuDNN のインストールがうまくできていない. インストール操作を間違っていた可能性があるため,アンインストールの後,再度,インストールを行ってみる. あるいは「最新版だとうまく動かない」という可能性もゼロではないため,古い版を試してみるということもありえる.
- 「Max error: 0.000000」という表示自体が出ない場合.
-
Windows で,ユーザ名が日本語を含むとき,次のように,「nvcc hello.cu」がうまく動作しない上に,エラーメッセージも出ない場合がある.
このときは,ユーザ環境変数 TEMP に日本語を含まないディレクトリを設定する.
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\")"
この設定を終わったあと,確認のため,新しくx64 Native Tools コマンドプロンプトを開き,nvcc hello.cu と .\a.exe をもう一度実行して確認する.
nvcc hello.cu .\a.exe
- 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.
-
Windows で,ユーザ名が日本語を含むとき,次のように,「nvcc hello.cu」がうまく動作しない上に,エラーメッセージも出ない場合がある.
- 「Max error: 2.000000」のように違う値が表示される場合.