GPUセットアップガイド (TensorFlow/PyTorch)
このノートでは、PythonでGPUを使用するための環境構築手順をまとめます。TensorFlowとPyTorchを例に、必要なソフトウェアのインストールから環境確認までを網羅しています。
必要なソフトウェアのインストール
Pythonのインストール
- 最新のPythonバージョンを公式サイト (https://www.python.org/) からダウンロードし、インストールします。
- インストール時、「Add Python to PATH」 にチェックを入れることを推奨します。
CUDA Toolkitのインストール
- NVIDIAのCUDA Toolkitを公式サイト (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) からダウンロードし、インストールします。
- インストール時、「Customize」 を選択し、「Driver components」 のチェックを外すことで、NVIDIAドライバのインストールをスキップできます (後述)。
- インストール後、環境変数にCUDAのパスを追加します。
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- 上記はCUDA 11.2の例です。インストールしたバージョンに合わせてパスを変更してください。
- 設定後、シェルの再起動または
source ~/.bashrc(またはsource ~/.zshrcなど) で変更を反映します。
cuDNNのインストール
- NVIDIA cuDNNを公式サイト (https://developer.nvidia.com/cudnn) からダウンロードし、CUDA Toolkitと互換性のあるバージョンを選択します。
- ダウンロードしたファイルを解凍し、CUDAのインストールディレクトリにコピーします。
- 具体的なコピー先は、CUDA ToolkitのバージョンやOSによって異なります。cuDNNのドキュメントを参照してください。
NVIDIAドライバのインストール
- GPUに対応するNVIDIAドライバを公式サイト (https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp) からダウンロードし、インストールします。
- CUDA Toolkitのインストール時にドライバをインストールした場合は、この手順をスキップできます。
- ドライバのバージョンは、CUDA Toolkitの要件に合わせてください。
Pythonパッケージのインストール
pipのアップグレード
pip install --upgrade pip
必要なライブラリのインストール
TensorFlow:
pip install tensorflow-gpu
PyTorch:
pip install torch torchvision torchaudio
- PyTorchのインストールコマンドは、CUDAのバージョンやOSによって異なります。PyTorchの公式サイト (https://pytorch.org/) で適切なコマンドを確認してください。
⚙️ 環境の確認
CUDAのバージョン確認
nvcc --version
実行結果例:
nvcc: NVIDIA (R) C++ Compiler driver
Copyright (c) 2007-2021 NVIDIA Corporation
The CUDA Toolkit version is 11.2.2
GPUの確認
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
import torch
print(torch.cuda.is_available())
実行結果例:
Num GPUs Available: 1
True
- 実行結果が出てくれば、GPUが正しく認識されています。
参考記事
- NVIDIA CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- NVIDIA cuDNN: https://developer.nvidia.com/cudnn
- PyTorch: https://pytorch.org/
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
注意事項
- 各ソフトウェアのバージョンは、互換性を確認してからインストールしてください。
- インストール手順は、OSや環境によって異なる場合があります。各ソフトウェアのドキュメントをよく読んでください。
- GPUの性能によっては、計算に時間がかかる場合があります。
これで、PythonでGPUを使用するための環境構築が完了しました。