PyTorch GPU/CUDA環境の構築方法

はじめに

GPU を利用した PyTorch 環境を構築する際、これまでは NVIDIA のドライバーや CUDA のバージョンを
何となく最新バージョンでインストールしていました。

久々に環境構築する時に少し苦労したので、どのようにバージョンを選定すれば良いかを紹介します。

SANACHAN

全て最新バージョンをインストールすれば良いわけでは無いです。

全体の流れ

NVIDIA グラフィックボードの型番確認
対応 CUDA Toolkit 確認
CUDA Toolkit インストール
PyTorch インストール

環境

CPU	Intel 11th Core i5-11400
GPU	NVIDIA GeForce GTX 1650
OS	Windows 11 Pro 24H2
NVIDIA Driver	v571.96
CUDA	v12.6
Python	v3.11.8
PyTorch	v2.6.0+cu126

環境構築

1.NVIDIA グラフィックボードの型番確認

使用しているグラフィックボードの型番によって、対応している CUDA バージョンが異なります。
そのため、自分のボードの型番を知る必要があります。

タスクマネージャーの GPU タブで確認することができます。

以下の何れかの方法で起動することができます。

キーボードの「Ctrl」 + 「Shift」 + 「Esc」を同時に押す
スタートメニューを右クリックし、表示されたメニューから「タスクマネージャー」を選択
Windowsの検索バーで「タスクマネージャー」と入力

SANACHAN

私の環境では、GTX 1650 と確認できました。

2.対応 CUDA Toolkit 確認

以下の2つを確認する必要があり、ここが超重要です。

重要ポイント

グラフィックボードが対応している CUDA バージョンを確認
PyTorch が対応している CUDA バージョンを確認

グラフィックボード対応CUDA

私の GTX 1650 は、NVIDIA 公式ページでは見つからなかったため、Wikipedia を参考にしています。
Wikipedia では、大きな表が2つあり、まずは下段「Compute capability, GPU board」を確認します。

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

Compute capability が 7.5、Micro-architecture が Turing であることが分かります。

次に、Wikipedia 上段「Compute capability, CUDA SDK support」を確認します。

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

先ほど調べた Turing の Compute capability 7.5 は、
CUDA version 10.0 で対応され、それ以降のバージョンでも対応していることが分かります。

PyTorch対応CUDA

次に、PyTorch が対応している CUDA バージョンを確認します。

PyTorch 公式ページの中段を確認します。

現時点の PyTorch 安定版 v2.6.0 では、CUDA 11.8、12.4、12.6 に対応していることが分かります。

CUDA バージョンの選定

2つの確認結果から、両方が対応している最新の CUDA 12.6 を選択します。
※本記事の執筆時の CUDA 最新は v12.8 です

ポイント

インストールする CUDA は、最新（v12.8）ではなく v12.6 を選定
自分の環境（GPU・PyTorch）に合わせて選定

3.CUDA Toolkit インストール

NVIDIA 公式ページから、インストーラーのダウンロードを行います。

先ほど選定した CUDA Toolkit v12.6 を選択します。
最下位のバージョン番号は、最も大きい値（最新）で問題ありません。

ダウンロードページへ移行するため、自分の環境に合わせて選択します。
ここでは、

Operating System：Windows
Architecture：x86_64
Version：11
Install Type：exe(local)

を選択しました。

ダウンロードした .exe ファイルを実行すれば、インストール完了です。
デフォルトの設定でのインストールで問題ありません。

4.PyTorch インストール

PyTorch 公式ページで、インストールのコマンドを調べます。

ここでは、

PyTorch Build：Stable（2.6.0）
Your OS：Windows
Package：Pip
Language：Python
Compute Platform：CUDA 12.6

を選択しました。

 command
# 既にインストールしている場合
$ pip uninstall torch torchvision torchaudio
# Run this Commandの実行
$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

出てきたコマンドを実行すれば、インストールが完了します。

SANACHAN

Anaconda などの環境の場合、pip3 は pip に読み替え必要です。

動作確認

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

import torch

print(torch.cuda.is_available())

print(torch.cuda.get_device_name(0))

 実行結果
$ python check_pytorch_gpu.py
True
NVIDIA GeForce GTX 1650

SANACHAN

デバイス名が正しく表示されれば、環境構築できています。

参考

Zenn：GPUの型番にあったCUDAバージョンの選び方
Qiita：PyTorch GPU 環境構築