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。
目次
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。
CUDA C プロフェッショナル プログラミング (impress top gear)
