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Pytorch – GPU と対応するドライバ、CUDA、CuDNN のバージョン

Pytorch – GPU と対応するドライバ、CUDA、CuDNN のバージョン
目次

概要

使用している Nvdia GPU に対応した Driver、CUDA、CuDNN のバージョンの選び方について解説します。

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Pytorch を利用する場合の ドライバ、CUDA、CuDNN のバージョン選択まとめ (2022/2 現在)

使用している GPU が Ampere シリーズかそれ以前のものかでインストールする Pytorch 及び CUDA のバージョンが変わってきます。ドライバや CuDNN は現時点の最新のバージョンを入れて構いません。

Ampere シリーズ (例: GeForece RTX 30XX)

RTX 3080 や RTX4800 のような Ampere シリーズの場合、以下のバージョンのドライバ、CUDA、CuDNN、Pytorch をインストールします。

  1. バージョンが 465.19.01 以上のドライバをインストールする。(CUDA 11.3.1 が要求する最小のドライババージョンが 465.19.01 であるため)

  2. pip で Pytorch をインストールする。

    pip install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio==0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

  3. CUDA 11.3 をインストールする。

  4. CuDNN 8 をインストールする。

Turing シリーズ以前 (例: GeForece RTX 20XX、GeForece GTX 10XX)

Ampere 以前の場合、以下のバージョンのドライバ、CUDA、CuDNN、Pytorch をインストールします。

  1. バージョンが 418.40.04 以上のドライバをインストールする。

  2. pip で Pytorch をインストールする。

    pip install torch torchvision torchaudio

  3. CUDA 10.2 をインストールする。

  4. CuDNN 8 をインストールする。

Compute Capability

Compute Capability とは、利用可能な GPU の計算能力を意味し、GPU の種類によって異なります。GPU の Compute Capability は CUDA GPUs | NVIDIA Developer で確認できます。例えば、GeForce GTX 1080 の場合、「CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products」をクリックすると、Compute Capability 6.1 であるとわかります。

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GPU とドライバのバージョンの対応関係

使用している GPU に対応しているドライバをインストールする必要があります。最新のドライバは 公式ドライバー | NVIDIA で検索することで確認できます。GPU に対応しているドライバをインストールしないと適切に動作しません。

GPU の世代 Compute Capability ドライバのバージョン GPU の例
Ampere 8.x 450.36.06 以上 GeForce RTX 3080
Turing 7.5 418.40.04 以上 GeForce RTX 2080
Volta 7.x 418.40.04 以上 Tesla V100
Pascal 6.x 418.40.04 以上 GeForce RTX 1080
Maxwell 5.x 418.40.04 以上 GeForce GTX 980
Kepler 3.x 440.33.01 ~ 470.57.02 GeForce GTX 680

Ubuntu のインストール方法

いくつか方法がありますが、Nvidia が提供する Personal Package Archive (PPA) から apt でインストールする方法を紹介します。GPU の種類は ubuntu-drivers devices で確認できます。

  1. 古いドライバがインストールされている場合は削除します。

    sudo apt remove nvidia-*

  2. Nvidia の PPA を追加します。

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
 sudo apt update

  3. パッケージの一覧を調べます。

    sudo apt-cache search nvidia-driver

  4. PPA から 公式ドライバー | NVIDIA で確認したドライバのバージョンのパッケージをインストールします。パッケージ名は適宜変更してください。

    sudo apt install -y nvidia-driver-510

CUDA とドライバのバージョンの対応関係

CUDA のバージョンによって、必要なドライバのバージョンが異なります。最新の情報は Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation の「CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions」の欄を参照してください。以下に 2022/2 時点の情報を記載します。例えば、Linux で CUDA 10.2.89 を使いたい場合、ドライバのバージョンは 440.33 以上である必要があります。

CUDA のバージョン ドライバのバージョン (Linux) ドライバのバージョン (Windows)
CUDA 11.6 GA >=510.39.01 >=511.23
CUDA 11.5 Update 2 >=495.29.05 >=496.13
CUDA 11.5 Update 1 >=495.29.05 >=496.13
CUDA 11.5 GA >=495.29.05 >=496.04
CUDA 11.4 Update 4 >=470.82.01 >=472.50
CUDA 11.4 Update 3 >=470.82.01 >=472.50
CUDA 11.4 Update 2 >=470.57.02 >=471.41
CUDA 11.4 Update 1 >=470.57.02 >=471.41
CUDA 11.4.0 GA >=470.42.01 >=471.11
CUDA 11.3.1 Update 1 >=465.19.01 >=465.89
CUDA 11.3.0 GA >=465.19.01 >=465.89
CUDA 11.2.2 Update 2 >=460.32.03 >=461.33
CUDA 11.2.1 Update 1 >=460.32.03 >=461.09
CUDA 11.2.0 GA >=460.27.03 >=460.82
CUDA 11.1.1 Update 1 >=455.32 >=456.81
CUDA 11.1 GA >=455.23 >=456.38
CUDA 11.0.3 Update 1 >= 450.51.06 >= 451.82
CUDA 11.0.2 GA >= 450.51.05 >= 451.48
CUDA 11.0.1 RC >= 450.36.06 >= 451.22
CUDA 10.2.89 >= 440.33 >= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) >= 418.39 >= 418.96
CUDA 10.0.130 >= 410.48 >= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) >= 396.37 >= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88) >= 396.26 >= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85) >= 390.46 >= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76) >= 384.81 >= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) >= 375.26 >= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44) >= 367.48 >= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16) >= 352.31 >= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62

CuDNN

NVIDIA cuDNN は GPU を利用して Deep Learning に関連する計算を高速に行うためのライブラリです。対応する Compute Capability は 3.0 以上なので、昨今の GPU は対応しています。

Pytorch のバージョン

PyTorch でインストールする Pytorch のバージョンによって、対応する CUDA のバージョンが固定されます。 2022/2 現在、CUDA 10.2 と CUDA 11.3 のバージョンに対応したバイナリが配布されています。過去のバージョンは Previous PyTorch Versions | PyTorch から探せます。