CUDA 8.0の導入と環境構築(Windows 10)

そういえば自宅のPCにCUDAを入れていなかったことを思い出したので、自宅でもCUDAが使えるように導入をすることにしました。

利用用途は人それぞれと思いますが、今回はTensorflowなどのDeep Learningのライブラリにて使用することを想定しています。

まあ、用途に関わらず、CUDA自体の導入のやり方は一緒だと思うのでやってみましょう。

必要なもの

・CUDAに対応したGPUが入っているコンピュータ
・C++のコンパイラ(Visual Studio)

今回の環境

・OS : Windows10(64bit)
・GPU: GeForce GTX 950
・Visual Studio Community 2015 (インストール済)

導入手順

(1) 自分の環境にCUDAの導入が可能であるかを確認

自分のコンピュータが、CUDAを入れられる条件を満たしているか確認しましょう。

今回はWindows10で行いますが、CUDA8.0はWindows8.1やWindows7もサポートしています。対応OSの詳細は次のリンクを参照してください。

参考サイト:CUDA Toolkit Documentation(Windows)

また、GPUもCUDAに対応しているか確認しましょう。

CUDAはNVIDIA製のGPUでしか使えないため、NVIDIA製のGPUが入っている必要があります。

さらに詳細は、下記のサイトにアクセスして参照してください。比較的新しめのNVIDIAのGPUが入っていれば大丈夫です。

参考サイト:CUDA GPUs | NVIDIA Developer

(2) NVIDIAのサイトにアクセス

特に難しいことはありません。今回は最新版(2017年7月現在)のバージョン8.0を入れてみましょう。

まずはGoogleで「CUDA 8.0」で検索。おそらく一番上に出てくるであろう「CUDA Toolkit Download」というサイトにアクセスしてください。

(3) インストーラーのダウンロード

次にインストーラーをダウンロードします。自分のOSに合わせて、インストーラーを選択してください。

私はWindows10(64bit)で、インストーラーのタイプはnetworkを選択しました。Base InstallerとPatchがありますが、今回は「Base Installer」を入れてみます。

(4) インストーラの起動

ダウンロードしたインストーラーを起動しましょう。

使用許諾契約書をよく読んで、「同意して実行する」を選択します。

インストールオプションが出ますが、今回は「高速(推奨)」で次へ行きましょう。

インストールが始まります。

途中で「Nsight Visual Studio Edition Summary」が出ますが、「次へ」で問題ありません。

インストール終了です。お疲れ様でした。

一応、CUDA Toolkitの一式がどこにダウンロードされたのかを確認しておきましょう。

今回、デフォルトで設定等変更せずにダウンロードしたところ「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0」にファイルがありました。

CのプログラムからCUDAを使う際には、ここにあるファイルを使うことになります。

さて、インストールができたので、何かテストプログラムを動かしてみたいと思いますが、それは次回にしましょう。

それでは、お疲れ様でした。

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