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NVIDIA CUDA toolkit on Windows

Last updated at Posted at 2020-07-18

この記事の内容

Windows環境でGPUを利用した機械学習環境を整備します。
自分のPCの設定メモですので、内容のほとんどは最後に紹介する参考サイトの焼き直しです。

CUDA Toolkitインストールの主な手順

  1. 最新のGPUドライバの入手
  2. GPUドライバ、Tensorflow に対応した CUDA、cuDNNの入手
  3. ドライバのインストール
  4. Tensorflow、Pytorch、CuPy のインストール

システム構成

CUDA10.1 の cuDNN v7.4.2 がなかったことが気になりますが、torch.cuda.is_available()は True を返してくれたので、PytorchからGPUが見えている、と信じてます。

最新のGPUドライバの入手

NVIDIAドライバダウンロード で自分のGPUに対応するドライバを選択します。

01_nvidia_driver_xps15_2017.png

「検索」ボタンを押下するとGPUドライバのインストールファイルダウンロード画面に遷移します。で、この時、ドライバのバージョンを控えておきます。

02_nvidia_driver_xps15_2017.png

GPUドライバのバージョンに対応したCUDAのインストール

Release Notes :: CUDA Toolkit DocumentationTable 2. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions から GPUドライバ に対応した CUDA Toolkit のバージョンを調べます。

03_cuda_version.png

新しいものほど良い、という考え方は、だいたいあっているのですが、あまり最新を攻めすぎると、ビルド済みTensorflowを利用できなかったりします。

なので、TensorFlowのテスト済みのビルド構成 で TensorFlow と CUDA と cuDNN のバージョンを確認し、適切なバージョンを選択します。
Windows の記載は無いのですが、だいたい Linux と同じみたいです。細かいことは動かなかった時に考えます。

04_tensorflow-gpu_cuda_cudnn.png

ドライバのインストール

1. GPUドライバ

特にこだわりがなければ、インストールダイアログに沿って「次へ」ボタンを押下しているとインストールが完了します。

2. CUDA Toolkit

インストールしようとすると Visual Studio がインストールされていない旨のメッセージが出力されます。気にせずインストールもできます。

インストールする Visual Studio はなんでもいいわけではなく、インストール対象のCUDAのリリース時期を勘案したバージョンの Visual Studio をインストールする必要があります。2020年7月現在、Visual Studio 2017が安全そうです。

CUDA のインストール完了後、下記の3つのフォルダに環境変数 PATH の設定をします。

  • CUDA10.0

    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
  • CUDA10.1

    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include

3. cuDNN

ZIPファイルを展開し、dll が格納されているファイルにパスを通します。

展開場所はどこでもよいですが、あまり深いところにすると、自分でどこに置いたか忘れるため、ここでは C:\tools\ で展開するものとします。

で、展開後、下記のフォルダパスを環境変数 PATH に登録します。

C:\tools\cuda\bin

Tensorflow、Pytorch、CuPy のインストール

Anaconda等のPython3環境がすでにインストールされているものとします。

Tensorflow

  > pip install tensorflow-gpu==1.14.0

Pytorch

PyTorch でインストールコマンドを取得できます。ただ、CUDA10.0は対応していませんでした。

  > pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CuPy

  > pip install cupy-cuda100

GPUの動作確認

Tensorflow

  from tensorflow.python.client import device_lib
  device_lib.list_local_devices()

Pytorch

  import torch
  print(torch.cuda.is_available())

CuPy

chaninerのインストールが必要になりますが、下記コマンドを実行すると CuPy の情報に CUDAやcuDNN の情報が表示されます。

  > python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'

参考サイト

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