2021/04/03 Updated by

CUDA

Windows 10へのインストール


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CUDA Toolkit 11のインストール

  1. 現在のTensorFLowの最新版 2.4.0 に対応しているのは Python 3.6〜3.8, cuDNN 8.0, CUDA 11.0 である。
  2. CUDA Toolkit最新バージョン は 11.2 update 2 であるが、TensorFlow2.4.0 が 11.0 を使うので CUDA Toolkit Archive から11.0 Update 1をダウンロードする。
  3. ダウンロードしてきたexeファイル(cuda_11.0.3_451.82_win10.exe)を実行する。
  4. 「nVidiaのデバイスドライバをダウングレードする」と表示される。
  5. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\ にインストールされる。
  6. Nsight for Visual Studio 201[579] がインストールされる。
  7. Sampleがインストールされる。
  8. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0
  9. Windowsの環境変数PATHに以下の2つのパスが自動で追加される。
        C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
        C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp
    

cuDNN のインストール

  1. nVidia の公式サイト https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download にアクセスする。
  2. CUDAに適合した cuDNN 8.0系をダウンロードする。
  3. cuDNN v8.0.5 [November 9th, 2020], for CUDA 11.0
      cuDNN Library for Windows [x86]  ← [x86]という記述は間違いのようだ。ダウンロードされるのは cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zip なので。
    
  4. NVIDIA Deep Learning SDK Documentation
  5. cuDNN Installation Guide をよく読んで、指示に従ってインストールする。
  6. 3個のファイルを所定のフォルダにコピーする
  7. 展開して出来たフォルダのパスを PATH で表すと、次の通り。
    copy PATH\cuda\bin\cudnn*.dll  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
    copy PATH>\cuda\ include\cudnn*.h  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
    copy PATH>\cuda\lib\x64\cudnn*.lib  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64
    
  8. 環境変数 CUDA_PATH を次の値に設定する。
  9.   変数名: CUDA_PATH 
      値:     C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
    
    最近は自動で設定されるようだ。また、バージョンが付加された変数名の値も自動で設定されるようだ。
      変数名: CUDA_PATH_V11_0
      値:     C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0