トップページインストール,運用Windows の種々のソフトウエアのインストールNVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール(Windows 上

NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール(Windows 上

Windows での,NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0,NIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール,nvcc の使用例をスクリーンショット等で説明する.

このページでは,TensorFlow 1.15 の運用を想定している.TensorFlow の他のバージョンでも同様の手順になる(TensorFlow のインストールは別ページで説明している). CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックスボードが持つ 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.

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

NVIDIA CUDA ツールキットの機能である nvcc を動かすには, マイクロソフト C++ ビルドツールのインストールが必要になる. マイクロソフト C++ ビルドツール 2019(Build Tools for Visual Studio 2019)のインストールは, 別ページで説明している.

【このページの目次】

  1. 前準備
  2. NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール
  3. インストール後の確認
  4. NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール
  5. nvcc を動かしてみる(マイクロソフト C++ ビルドツールを使用)
  6. NVIDIA CUDA サンプルプログラムのビルドと実行o

【サイト内の関連ページ】

● 実演ビデオ(YouTube)「NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10.1, cuDNN 7.6 のインストール (Windows 上)」

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=5ZI2M-0mJFo

先人に感謝.

参考Webページ:

前準備

マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

マイクロソフト C++ ビルドツールもしくはVisual Studio を,前もってインストールしておく. NVIDIA CUDA ツールキットの nvcc の動作に必要. Windows での マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している.

(NVIDIA GPU を使うとき)使用する TensorFlow のバージョンを確認の上,Python と NIDIA CUDA ツールキットとNIDIA cuDNN のバージョンを確認

TensorFlow は,そのバージョンによって,必要となる Python,NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNNバージョンが違う.必ずしも,「最新の NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN で動く」ということではないので,注意が必要である. そのことは,https://www.tensorflow.org/install/gpu で確認できる.

そこで, まずは,使用したい TensorFlow のバージョンにより, 必要な Python, NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のバージョンを決める.

指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

Windows では,NVIDIA CUDA ツールキットはバージョンごとにディレクトリ名が変わる.そのため,複数バージョンの同時インストールが可能である.そして,NVIDIA cuDNN は,ディレクトリを自由に決めることができるので,複数バージョンの同時インストールが可能である.

NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

ダウンロードとインストールの手順

参考Webページ: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

  1. NVIDIA CUDA ツールキットのウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  2. NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを選ぶ

    古い版の TensorFlow のために古い版の NVIDIA CUDA ツールキットを必要とするときは,必要な版を選ぶ

    例えば, TensorFlow 1.15 GPU 版: Python は Python 3.7 または Python 3.6 (https://pypi.org/project/tensorflow/1.15.5/#files),NVIDIA CUDA ツールキット のバージョンは 10.0 (10.1 以上は不可), NVIDIA cuDNN のバージョンは 7 系列 (8 系列では動かない).根拠は次のページ.

    URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

    ここでは,TensorFlow 1.15 のために,NVIDIA CUDA ツールキットの10.0を選んでいる

    [image]
  3. Windows」,「10」,「exe [local]」を選ぶ.

    [image]
  4. 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

    [image]
  5. exe ファイルのダウンロードが始まる

    [image]
  6. ダウンロードした .exe ファイルを実行する.

    [image]
  7. 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.

    [image]
  8. 展開(解凍)が自動で行われるので,しばらく待つ.

    [image]
  9. ライセンス条項の確認

    [image]
  10. 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.

    [image]
  11. 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 グラフィックスドライバを選択することもできる(NVIDIA グラフィックスドライバが未インストールであれば,インストールする).

    このとき,処理に時間がかかる場合がある.処理が終わるのを待つ.

    [image]

    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,古い版の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.

  12. 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.

    [image]
  13. Visual Studio Integration について表示された場合には,「NEXT」をクリック.

    表示されなくても問題はない.

    Visual Studio をインストールしていないときは、インストールが始まる前に確認表示が出る。

  14. 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.
  15. インストールが始まるので,確認する.

    [image]

    インストール開始後にエラーが出る、その先に進めない (インストールが失敗に終わる)という場合がある.

    失敗したときは、次のように操作することで,解決できる場合がある.

    1. もう1度、インストーラを起動.
    2. 「カスタムインストールオプション」のところまで進む.
    3. 「CUDA」の左横の「+」をクリックして展開する.
    4. 「Visual Studio Integration」のチェックを外す
    5. インストールを続ける.
  16. このとき,ディスプレイアダプターのインストールが始まる場合がある.「インストール」をクリックして,インストールを続行する.
  17. Visual Studio がインストール済みのときは,Nsight for 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.

  18. インストール終了の確認.「閉じる」をクリック.

    [image]

    ※ 「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.

  19. GeForce Experience が自動で開く場合がある

インストール後の確認

環境変数の確認

Windows のシステム環境変数自動で設定されていることを確認

nvcc の確認

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.

where nvcc

[image]

NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール

要点

ダウンロードとインストールの手順

  1. NVidia の cuDNN のウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuDNN

  2. 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.

    [image]
  3. メンバーシップに入る

    「Join now」をクリック.その後,画面の指示に従う.

    [image]
  4. ログインする

    [image]
  5. 調査の画面が出たときは,調査に応じる
  6. ライセンス条項の確認

    [image]
  7. 「Archived cuDNN Releases」をクリック

    [image]
  8. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

    ファイルを選ぶときの注意点:

    • TensorFlow 2.7 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.3 系列(2021/11 時点で,NVIDIA CUDA ツールキット 11.5 で動く最新版).
    • TensorFlow 2.6, TensorFlow 2.5 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.2 系列
    • TensorFlow 2.4 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.0.5(現時点で,NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 で動く最新版).
    • TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6
    • TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.6.57.4.2 などの 7 系列を使う.8 系列は使わないこと.
    • for CUDA x.x」のところ: インストールした NVIDIA CUDA ツールキットのバージョン に合うものを選ぶこと.
    • 古いバージョンは「Archived cuDNN Releases」をクリック.

    ここでは「cuDNN v 7.6.5, for CUDA 10.0」を選んでいる.

    [image]
  9. Windows 版が欲しいので Windows 版を選ぶ

    [image]
  10. ダウンロードが始まる.

    [image]
  11. ダウンロードした .zip ファイルを展開(解凍)する.展開の結果 cuda という名前のディレクトリができる.その中のサブディレクトリを確認しておく.

    Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

    [image]
  12. CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」は,「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0」 のようになっている.確認する.

    [image]
  13. 確認したら, さきほど展開してできたディレクトリcuda の下にあるすべてのファイルとディレクトリを,「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

    [image]

インストール後に行う環境変数の設定

CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」をもとに環境変数を設定する.

CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリ」が C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 の場合には,次のように設定する.

パスの確認

次の操作により,cudnn64_7.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.エラーメッセージが出ないことを確認.

where cudnn64_7.dll

[image]

nvcc を動かしてみる(マイクロソフト C++ ビルドツールを使用)

マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している.

nvcc を動かしてみる

  1. 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開く.

    起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」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

  2. 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
    

    [image]
  3. 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」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. ファイル名は hello.cu としている.

    cd %HOMEPATH%
    notepad hello.cu
    

    [image]

    その後,ファイルを編集し,ファイルを保存.

    エディタで hello.cuのようなファイル名で保存.

    [image]
  4. ビルドと実行.

    「nvcc hello.cu」で a.exp というファイルができる. 「Max error: 0.000000」と表示されればOK.

    うまく動かないときは,まず,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 10.0 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.

    nvcc hello.cu
    

    [image]
    .\a.exe
    

    [image]

NVIDIA CUDA サンプルプログラムのビルドと実行

付属のサンプルプログラムを Visual Studio Community 2019 の C++ を用いてビルドし実行してみる.

前準備

Visual Studio 2019 の C++ のインストールを行う. その手順は, 別ページで説明している.

CUDA Samples にあるソースコードのビルド

  1. C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1 を開く
  2. 自分が持っている Visual Studio のバージョンにあった sln ファイル(ソリューションファイル)を開く.
  3. ソリューションファイルを確認.Samples_vs2019.slnを開く.

    しばらく待つ

    [image]
  4. ソリューションエクスプローラーの「ソリューション 'Sample_vs2019' (168プロジェクト)」をクリックすると,下にプロパティが表示されるので確認する.

    [image]

    [image]
  5. ビルドする前に、 右クリックメニューで、 「ソリューションの再ターゲット」を選ぶ.

    これは、SDK のバージョンに起因するエラーを回避するための操作

    [image]
  6. 「ビルド」メニューを開き,「ソリューションのビルド」を選ぶ.

    [image]
  7. 画面の下にあるコンソールを見て,ビルドの終了を確認.

    ※ ビルドの終了までしばらく待つこと.

    [image]
  8. プログラムができる.いくつかを実行してみる.

    プログラムの場所は C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64\Debug

    [image]
    devicequery.exe

    [image]
    BicubicTexture.exe

    [image]
    BilateralFilter

    [image]
    stereoDisparity

    [image]
    imageDenoising.exe, ノイズの除去(Image Denosing with knn, nlm, modified nlm filters)

    [image]
    Volume Filtering