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NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.0，NVIDIA cuDNN v8.8 のインストールと動作確認（Windows 上）
Windows での，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.0，NVIDIA cuDNN v8.8 のインストール，nvcc の使用例を説明する．
【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 12.0 のインストール（Windows 上）
- NVIDIA cuDNN v8.8 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）：
- NVIDIA グラフィックス・ボード: CUDAに対応したNVIDIA製GPUが必要です．
Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を確認するには，次のコマンドをコマンドプロンプトで実行します．
wmic path win32_VideoController get name - NVIDIA ドライバ: GPUをOSに認識させ、性能を引き出すためのソフトウェアです．
- NVIDIA CUDA ツールキット: GPU上でプログラムを開発・実行するためのプラットフォームです．コンパイラ（nvcc）、ライブラリ、APIなどが含まれます．
TensorFlow バージョン 2.10.1の動作には，CUDA 11.2が必要です（公式ドキュメントより．対応するDLL: cudart64_110.dll, cusolver64_11.dllなど）。TensorFlowのバージョンによって要求されるCUDAバージョンは異なります。 Windows環境のTensorFlow 2.10ではCUDA 11が必要であり、そして、CUDA 11.8や12.xとの公式な互換性は保証されていないようです。本記事ではCUDA 11.8のインストールを解説しますが、TensorFlow 2.10を使用する場合はCUDA 11.2のインストールを検討してください。
また，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す． 互換性の詳細はcuDNNの公式アーカイブページなどで確認できます．
- NVIDIA cuDNN: ディープニューラルネットワークのためのGPUアクセラレーションライブラリです．畳み込み演算などを高速化します．
TensorFlow GPU版の動作のためにNVIDIA cuDNNが必要です．これもTensorFlowやCUDAのバージョンとの互換性を確認する必要があります．（例: TensorFlow 2.10はcuDNN 8.1を要求）
TensorFlowの古いバージョンを使用する場合や特定のバージョン組み合わせについては、対応バージョン情報（別ページ »）も参照してください．
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）
Build Tools for Visual Studio
Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。
Visual Studio
Visual Studio は統合開発環境であり，Build Tools for Visual Studio と連携して使用する。
Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）
以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --accept-source-agreements --accept-package-agreements --silent --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools ^
--override "--passive --wait --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"--add で追加されるコンポーネント
上記のコマンドでは，まず Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。
VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommendedにより、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツールWindows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）
インストール完了の確認
winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。
Visual Studio Community 2022 の追加インストール（Windows 上）
Build Tools では対応できないケースもある。
- GUI でのコード編集、デバッグ、プロファイリングを行いたい
- C++/CLI による .NET との相互運用開発を行いたい
- NuGet パッケージマネージャーを GUI で使用したい
その場合は Build Tools の環境に Visual Studio Community 2022 を追加インストールできる。
以下のコマンドの実行前に、Build Tools for Visual Studio 2022 のインストールを終えておくこと。
以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
winget install --scope machine --accept-source-agreements --accept-package-agreements Microsoft.VisualStudio.2022.Community --override "--quiet --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.Windows11SDK.26100 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ASAN Microsoft.VisualStudio.Component.Vcpkg"Visual Studio Community は無償だが、企業利用にはライセンス条件（個人開発者、オープンソース開発、学術研究、小規模組織に限定）があり、条件を満たさない場合は Professional 以上のエディションが必要となる。
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 Experience 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 12.0 のインストール（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 12.6 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 CUDA ツールキットのアーカイブのページを開く
- NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを選ぶ
ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 12.0.1を選んでいる．
- 「Windows」，「11」，「exe [local]」を選ぶ．
Windows 10 のときは，「10」を選ぶ．
- 「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
- exe ファイルのダウンロードが始まる
- ダウンロードした .exe ファイルを実行する．
実行の前に，他のウインドウはなるべく閉じておくことが望ましい（インストール時のトラブルを防ぐため）．
- 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．
- 展開（解凍）が自動で行われるので，しばらく待つ．
- ライセンス条項の確認．
- 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．
- 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）．
- 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．
- 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．
- 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 2022 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 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）のインストールを行っておく
- Visual Studio をインストールする予定があるとき
- 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．
- インストールが始まるので，確認する．
- 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についての画面が表示される場合がある．「インストール」をクリックして，インストールを続行する．
- Nsight Visual Studio についての確認
Visual Studio がインストール済みのときは，Nsight 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．
- 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．
- 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 12.0 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\v12.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\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 12.0 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\v12.0
* 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 12.0 系列の場合
システム環境変数 CUDA_PATH_V12_0
次のように自動設定される．
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0
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 v8.8 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、高性能なディープラーニング用ライブラリです．畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワーク (RNN) など，さまざまなディープラーニングモデルのトレーニングと推論を高速化します．
【cuDNN利用時の注意点: zlibwapi.dll エラー】
Windows環境でcuDNNを利用するアプリケーションを実行した際に、「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」というエラーが表示されることがあります。これは、cuDNNの一部の機能が圧縮ライブラリである zlib に依存しているためです。このエラーが発生した場合は、後述する手順で ZLIB DLL をインストールする必要があります。
【関連する外部ページ】
- NVIDIA cuDNN の公式ページ（ダウンロードにはDeveloper Programへの登録が必要）: 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: 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
- 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。
- 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。 - (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。 - (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。 - 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）
- 次のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
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 v8.8 のダウンロードとインストールの手順
- 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．
- 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
- ダウンロードしたいバージョンを選ぶ
ここでは「NVIDIA cuDNN v8.8.0 for CUDA 12.0」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
- 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\v12.0」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．
システム環境変数 CUDNN_PATH の設定のため， Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー >
cmdと入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）。次のコマンドを実行
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\", \"Machine\")"
nvcc を動かしてみる（x64 Native Tools コマンドプロンプトを利用）
- 以下の操作をx64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)で実行する
（手順：スタートメニュー →
」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」を選ぶ）。 「x64 Native Tools コマンドプロンプト」がないときは，ビルドツール (Build Tools) をインストールすると，x64 Native Tools コマンドプロンプトもインストールされる．その手順は，別ページ »で説明している．- 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。
- 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。
- C++コンパイラ(