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DCH版cuda12.2インストール済みのWindowsPCにStandard版cuda10.1をインストールし共存させる

2023/09/13に公開

 1. はじめにいままでUbuntu20.04上でDockerを使用して、tensorflow2.2.0の学習環境を整えて学習を行ってきましたが、Windows 10 Enterprise LTSCのWindows PCでも学習を行いたいという要望が出てきたので、環境を移植し、動作の確認を行いました。
Windows PCのcudaバージョンは12.2(23-0913時点で最新)で、tensorflow2.2.0の推奨環境は10.1です。

しかしcudaが11.8以上でないと動かない別ソフトが存在するため、10.1までダウングレードを行うことができません。

そのため、cuda12.2とcuda10.1を共存させ、どちらも動くような環境に調整しました。
!ここではDCH版cuda12.2とStandard版cuda10.1を使用しています。どちらもStandard版の場合は環境変数の変更など、調整が必要になってくるので注意してください。
また、今回GPUはT1000を使用しています。

 2. 手順手順は簡単で、指定されたバージョンのcudaとcuDNNをインストールするだけです。

 2.1 Cudaインストールhttps://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

よりcudaをインストールします。違うバージョンが必要な場合はダウンロードしたいバージョンを調べていただくと出てくると思います。
以下赤枠をクリックして、インストーラーをダウンロードします。

インストーラーを起動します。

インストールオプションをカスタムに変更します。

コンポーネントをCUDAのみにチェックをし、インストールを行います。

環境変数を確認すると、cuda10.1のパスが追加されていることが確認できます。

 2.2 cuDNNインストールhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

よりcuDNNをダウンロードします。この際、Nvidiaアカウントが必要ですので注意してください。

ダウンロード後はファイルを展開し、中身をフォルダごと以下cudaのフォルダに配置します。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

 2.3 確認nvidia-smiで確認を行います。

cudaバージョンが12.2で表示されています。

また学習を行うと、正しくGPUが認識していることがわかります。