この記事の概要
CUDAとcuDNNとPyTorchの最適バージョンの確認方法とインストール手順
深層学習を行う際に、GPUを活用するためにはCUDAとcuDNNのインストールが不可欠です。しかし、これらのバージョンがGPUやライブラリ（例えば、PyTorch）に合っている必要があります。この記事では、最適なCUDAとcuDNNのバージョンを選定する方法、インストール手順、さらにPyTorchとGPUを組み合わせて動作確認を行う方法を解説します。
1. 最適なCUDAおよびcuDNNバージョンの確認方法
1.1. GPUに最適なCUDAバージョンを確認する
最初に、GPUのアーキテクチャに対応した最適なCUDAバージョンを確認します。CUDAはNVIDIAのGPUを活用するための並列コンピューティングプラットフォームで、バージョンにより対応するGPUが異なります。
- 公式のCUDA対応GPUリスト: CUDA GPUs
- このページでは、各GPUが対応しているCUDAバージョンを確認できます。
- 例えば、
ASUS Dual GeForce GTX 1070はCUDA 12.x以降に対応しているため、このバージョンを選択することが推奨されます。
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Compute Capabilityに応じて選ぶCUDAおよびcuDNNの最適バージョンとインストール方法
GPUを活用してディープラーニングを行う際、最適なCUDA（Compute Unified Device Architecture）とcuDNN（CUDA Deep Neural Network library）のバージョンを選ぶことは、モデルのトレーニング性能を最大化するために重要です。この選定は、GPUの**Compute Capability（計算能力）**に基づいて行う必要があります。
正しいバージョンで実行しないと環境構築エラーとなります。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pythoch (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for pythoch
この記事では、CUDAとcuDNNのバージョンをGPUのアーキテクチャに応じて選定する方法と、インストール方法について詳しく解説します。この先の解説は有料記事です。SNS「X」から私に直接送金(楽天ペイ、ペイペイ、Amazonギフトカード)の場合は、700円で解説、DMにて構築サポートします。
