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Windowsで GPU 固有のパッケージを設定する

  • [アーティクル]

このセクションでは、CNTKが NVIDIA GPU を利用するためにセットアップする必要があるパッケージの概要について説明します。

GPU の互換性を確認する

CNTK GPU 機能を使用するには、CUDA 互換のグラフィック カードが必要です。 カードが CUDA と互換性があるかどうかを確認できます(古いカードの場合)。 GPU カード コンピューティング機能 (CC) は 3.0 以上である必要があります。

次の手順では、Microsoft Cognitive Toolkitと NVidia サポート ライブラリをビルドするために必要な NVidia 開発ツールをインストールします。 最後の手順として (前述の NVidia ツールをすべてインストールした後)、最新のグラフィック カード ドライバーがインストールされていることを確認する必要があります。

ディレクトリ C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI がシステムに存在することを確認します。

  • クイック インストール チェック: 上記の手順に従い、同じパスを使用した場合、コマンド dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll は成功します。

最新の GPU カード ドライバー

GPU カードの最新のドライバーをインストールします。

  • カードを選択し、このダウンロード場所からドライバー パックをダウンロードします
  • ドライバーのインストール手順を実行する

NVIDIA CUDA 9.0

NVIDIA CUDA 9.0 Toolkitをダウンロードしてインストールします。

  • このダウンロード ページから必要なパッケージをダウンロードします
  • インストール手順を実行する

次の CUDA 環境変数が正しいパスに設定されていることを確認します (NVIDIA Cuda インストーラーによって自動的に作成されます)。 既定のインストール パスが想定されます。

CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
CUDA_PATH_V9_0="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
  • クイック インストール チェック: 上記の手順に従い、同じパスを使用した場合、コマンド dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll は成功します。

cuDNN

このリンクから CUDA 9.0 のバージョン NVIDIA: cuDNN v7.0 に cuDNN とも呼ばれるインストールを行います。NVIDIA CUDA Deep Neural Network library このバージョンは、Windows 8.1、Windows 10、および Windows Server 2012 R2 以降に適しています。

  • アーカイブをローカル ディスク上のフォルダーに抽出します (例: C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • クイック インストール チェック: 上記の手順に従い、同じパスを使用した場合、コマンド dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll は成功します。

CUB

重要

Python 用CNTKをインストールする場合は、この手順をスキップできます。

重要

以下に指定した正確なバージョンを使用して NVIDIA CUB をインストールします。 これは、CNTK ビルド構成プログラムによって想定されるため、必要です。

  • このダウンロード リンクから NVIDIA CUB v.1.7.4 をダウンロードする

  • アーカイブをローカル ディスク上のフォルダーに展開します (想定)。c:\local\cub-1.7.4

  • クイック インストール チェック。 上記の手順に従い、同じパスを使用した場合、このコマンド dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh は成功します。