使っているコンピュータの仕様は以下のとおりで、非力ながらいちおうNVIDIA製GPUが搭載されていて、GPUバージョンのコンピュータ囲碁プログラムを走らせることができます。
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Dell Inspiron 14 7472 Core i7モデル 18Q42P
OS：Windows10 Home 64bit
CPU：インテル Core i7-8550U （4Mキャッシュ、最大4.0GHz）
GPU：NVIDIA GeForce MX150 GDDR5 2GB
メモリー：8GB DDR4 2400MHz（最大16GB）
保存装置：128GB SSD + 1TB 5400rpm HDD
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とりあえずの目標は「GLOBIS-AQZ」を「Lizzie」から利用できる環境を構築することですが、それと整合するかぎりで、現在利用可能ななるべく多くの選択肢をとりこんでいきたいと思います。
まずは、「GLOBIZ-AQZ」などのコンピュータ囲碁プログラムや「Lizzie」などのGTP対応囲碁GUIをインストールするまえの、準備的な作業をすませておきましょう。
ここでやっておくことは、以下のとおりです。
最終的に利用するプログラムの選択によっては不要となる作業もありますが、「GLOBIS-AQZ」を「Lizzie」から利用できる環境を構築するには、この段階ですべての準備をすませておいたほうがめんどうがありません。
・「Java」ランタイムのインストール
（必要な環境がすでに構築されている場合は、このセクションは無視して先へすすんでください。）
・「Visual C++」ライブラリのインストール
（必要な環境がすでに構築されている場合は、このセクションは無視して先へすすんでください。）
・「CUDA 10.2」＋「cuDNN 7.6.5」＋「TensorRT 7.0.0」環境を構築する
「GLOBIS-AQZ」の動作要件は、以下のように記述されています。
2. Requirements
・OS : Windows 10, Linux (64-bit)
・GPU : Nvidia's GPU (Compute Capability >3.0)
・CUDA Toolkit 10.0 or 10.2
・TensorRT 7.0.0
It has been tested in the following environment.
・Ubuntu 18.04 / RTX2080Ti / CUDA10.0 / TensorRT7.0.0
・Windows 10 Pro (64bit) / RTX2080Ti / CUDA10.2 / TensorRT7.0.0
「CUDA 10.2」＋「TensorRT 7.0.0」ということだと、必然的に「cuDNN 7.6.5」が求められるので、ここではこの組み合わせに限定してすすめていきます。
以下の3）～5)の手順どおりに「CUDA 10.2」＋「cuDNN 7.6.5」＋「TensorRT 7.0.0」環境を構築しておけば、「GLOBIS-AQZ」のほかにもFacebook「ELF OpenGo」や「KataGo」も、配布されているGPUバージョンの実行バイナリをそのまま走らせることができます。
しかし「PhoenixGo」だけは「CUDA 9.0」のみの対応、それにともなって「cuDNN 7.1」が必要となりますので、この環境では動かせません。
どうしても「PhoenixGo」を使いたいときは、このページの一番下のコラムにまとめた方法で、「CUDA 9.0」＋「cuDNN 7.1.4」をインストールしてください。
1) 「Java」ランタイムのインストール
「無料Javaソフトウェアをダウンロード」ページから、「無料Javaのダウンロード」 -> 「同意して無料ダウンロードを開始」とすすんで、Windows版Javaの推奨バージョン（Version 8 Update 251）インストールファイル「JavaSetup8u251.exe」をダウンロードします。
ダウンロードに問題がある場合は、「全オペレーティング・システム用のJavaのダウンロード」ページから、明示的に必要なファイル「jre-8u251-windows-x64.exe」を選択してダウンロードしてみてください。
ダウンロードしたインストールファイルをダブルクリックすると、セットアップがはじまって「Javaへようこそ」画面が開くので、（必要におうじて「宛先フォルダを変更する」にチェックをいれて）「インストール」ボタンをクリックします。
ファイルのダウンロードがはじまって、最終確認を求められるので、問題なければそのまま「インストール」ボタンを押してすすめます。
古いバージョンの「Java」ランタイムがインストールされていた場合、この段階で検出されるので、かならずアンインストールしておきましょう。
デフォルトのインストール先は「C:\Program Files (x86)\Java\jre1.8.0_251」で、インストール完了時点でパスはとおって、すでに使えるようになっているはずです。
インストール処理が終わったら、完了画面があらわれるので、「閉じる」ボタンをクリックして終了します。
2) 「Visual C++」ライブラリのインストール
（必要な環境がすでに構築されている場合は、このセクションは無視して先へすすんでください。）
「Visual Studio 2019 for Windows および Macのダウンロード」ページから、「Visual Studio Community 2019」の「無料ダウンロード」ボタンを押して、インストールファイル「vs_community__1420685118.1583889769.exe」をダウンロードします。
ダウンロードしたファイルをダブルクリックしてインストーラを起動し、「C++によるデスクトップ開発」カテゴリの「Windows 10 SDK」コンポーネントにチェックをいれてから、インストールを実行します。
コンピュータを再起動するよう指示されるので、それにしたがって再起動すれば、作業は完了です。
あるいは、Windows 10上に囲碁勉強環境を構築するという今回の目的の範囲でいえば、「Visual Studio 2019」そのものをインストールする必要はありません。
おなじページのずっと下までいって「その他のツールとフレームワーク」をクリック、「Visual Studio 2019 の Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ」の「x64」にチェックがはいっているのを確認してから、「ダウンロード」ボタンをクリックして「VC_redist.x64.exe」をダウンロードします。
ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールがはじまり、デフォルトのままなにも変更することなくインストール作業を終えれば、それだけでこのあと必要になる環境はすでにととのっています。
3) 「CUDA 10.2」インストール
「NVIDIA DEVELOPER」サイトの「CUDA Toolkit 10.2 Download」ページで「Windows」「x86_64」「10」「exe (local)」を選択して、該当する「CUDA 10.2」インストールファイル「cuda_10.2.89_441.22_win10.exe」をダウンロードします。
ファイルのダウンロードが終わったら、ダブルクリックしてインストーラを起動して、あらかじめ推奨チェックがはいっているとおりにインストールを実行していけばだいじょうぶです。
インストーラは「CUDA 10.2」ライブラリを「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2」以下にインストールし、環境変数「CUDA_PATH」に「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2」を、環境変数「Path」に「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin」「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp」を自動的に追加しているはずです。
4) 「cuDNN 7.6.5」インストール
「NVIDIA cuDNN」ページで「DOWNLOAD cuDNN」ボタンを押し、「cuDNN Download」ページへすすみます（必要におうじてアカウント作成のうえログインしてください）。
「I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement 」にチェックをいれ、「Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2」を選択、開いたタブのなかから「cuDNN Library for Windows 10」をクリックして「cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip」ファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを展開すると、「cuda」フォルダが生成しますが、そのなかに「bin」「include」「lib」の三つのフォルダがあるはずです。
この三つのフォルダをそのまま、「CUDA 10.2」ライブラリをインストールしたフォルダ「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2」にコピーしてやります。
解凍してできた「cuda」フォルダのなかの「bin」「include」「lib」の三つのフォルダにふくまれていたファイルが、「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2」フォルダのなかの「bin」「include」「lib」の三つのフォルダのなかに、それぞれ移動されたことになります。
ここまでの作業が終わったら、環境変数「CUDNN_PATH」に「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2」を登録しておきます。
5) 「TensorRT 7.0.0」インストール
「NVIDIA TensorRT」ページで「DOWNLOAD Now」ボタンを押して、「TensorRT Download」ページへすすみます（必要におうじてアカウント作成のうえログインしてください）。
「Available Versions」のリストから「TensorRT 7」をクリックして、「TensorRT 7.x Download」ページを開きます。
「I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement 」にチェックをいれ、「TensorRT 7.0」をクリックして開いた一覧表から「Windows10 and CUDA 10.2 zip package」を探してクリック、「TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn7.6.zip」ファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを展開すると、「TensorRT-7.0.0.11」フォルダが生成します。
このフォルダをわかりやすい場所へ移動して、環境変数「Path」にそのフォルダのなかの「lib」フォルダへのフルパスを追加します。
たとえば解凍してできたフォルダを「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT-7.0.0」に移動したとすれば、環境変数「Path」に登録するのは、「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT-7.0.0\lib」になります。
要するに「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT-7.0.0\lib」へバスがとおっていればいいということなので、別法としては環境変数「Path」の設定などはせず、「lib」フォルダの中身をすべてパスのとおった場所（たとえば「CUDA 10.2」ライブラリをインストールしたときに「Path」登録されている「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin」フォルダなど）にコピーするだけでもO.K.です。
*****「CUDA 9.0」＋「cuDNN 7.1.4」環境構築*****
「PhoenixGo」を動かすためには、バージョンの異なる「CUDA」環境が必要なので、ここの手順にしたがってじゃっかん古いライブラリをインストールしてください。
a) 「CUDA 9.0」インストール
「NVIDIA DEVELOPER」サイトの「CUDA Toolkit Archive」から「CUDA Toolkit 9.0 Downloads」ページへすすみ、「Windows」「x86_64」「10」「exe (local)」用の「CUDA 9.0」インストールファイル「cuda_9.0.176_win10.exe」をダウンロードする。
ダウンロードしたファイルをダブルクリックしてインストーラを起動、あらかじめ推奨チェックがはいっているとおりにインストールを実行する。
b) 「cuDNN 7.1.4」インストール
「NVIDIA cuDNN」ページで「DOWNLOAD cuDNN」ボタンを押し、「cuDNN Download」ページへすすむ（必要におうじてアカウント作成のうえログインする）。
「I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement 」にチェックをいれ、開いたタブの一番下にある「Archived cuDNN Releases」をクリックして「cuDNN Archive」ページへ飛ぶ。
「Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0」を選択、「cuDNN v7.1.4 Library for Windows 10」をクリックして「cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip」ファイルをダウンロードする。
ダウンロードしたファイルを展開、生成した「cuda」フォルダのなかの「bin」「include」「lib」の三フォルダを、「CUDA 9.0」インストールフォルダ「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0」にコピーする。
参考ウェブページ一覧表（順不同）
