Windows用
ローカルで Stable Diffusion などAIを動かす場合、NVIDIA製のGPUならば、CUDA環境を構築することをお勧めします。
－GPUとCUDAの連携－
CUDAのバージョンの確認
パソコンにインストールされているGPUのドライバのバージョンに対応する最大のCUDAバージョンを確認します。
筆者の環境、Windows11、GPUはRTX3060（12GB）で説明します。
コマンドラインに > nvidia-smi と打ち込み、エンターキーを押します。
+-----------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 552.22 Driver Version: 552.22 CUDA Version 12.4 |
+-----------------------------------------------------------------------+
552.22 が、ドライバのバージョンで、
12.4 が、ドライバのバージョンに対応する最大のCUDAのバージョンとなります。
現在、インストールされているCUDAのバージョンを確かめるには、コマンドラインに
> nvcc --version と打ち込み、エンターキーを押します。
次の行の表示で、確認できます。
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Build compilation tools, release 11.6,V11.6.124
他の確認方法としては、CUDAのインストールされているフォルダで、CUDA_Toolkit_Release_Notes.txt を開き、
「1.1. CUDA Toolkit Major Component Versions」で確認する方法もあります。
現状のバージョンは11.6で最大は12.4ですから、CUDAのバージョンアップが可能です。
現在インストールされているバージョンでも問題がなければ、バージョンアップしなくてもよい場合があります。
適合するCUDA Toolkitのバージョン確認
使っているNVIDIA製GPU用ツールキットの最適バージョンを確認します。
NVIDIAのサイトCUDA Toolkit and Corresponding Driver VersionsにアクセスしてToolkitとDriverの対応表を出します。※一部抜粋、Linux は省略してあります。
| CUDA Toolkit | Toolkit Driver Version |
| Windows x86_64 Driver Version | |
| CUDA 12.5 GA | >=555.85 |
| CUDA 12.4 Update | >=551.78 |
| CUDA 12.4 GA | >=551.61 |
対応表から、ドライバーバージョン「552.22」に適応するツールキットのバージョンを探します。
「>=」は、ドライババージョンが等しいかそれより大きいことを表します。
「552.22」は「551.78」よりは大きいですが、その上の「555.85」よりは小さいので、「CUDA 12.4 Update」がツールキットの最適バージョンとなります。
| CUDA 12.5 GA | >=555.85 > 552.22 → × |
| CUDA 12.4 Update | >=551.78 < 552.22 → ◎ |
| CUDA 12.4 GA | >=551.61 < 552.22 → 〇 |
インストールのやり方
最適バージョンであるCUDA 12.4 Updateへアップグレードするには
NVIDIAの公式サイトへアクセスします。
Archived Releases から最適バージョンを探します。
CUDA Toolkit 12.4.1 (April 2024), Versioned Online Documen
見つけた該当のバージョンを、リンクになっていますから、クリックします。
CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads ページが開きます。
operating System Linux Windows
Windowsをクリック、以下同じように、各項目を選んでいきます。
operating System Linux Windows
Architecture x86_64
Version 10 11 Server 2022
Installer Type exe(local) exe(network)
インストールタイプまで選び終えると次のような表示が出ます。
Download Installer for Windows 11 x86_64
>Base Installer Download(3.0GB)
Download(3.0GB) をクリックしてダウンロードします。
PCへCUDA Toolkit をインストールする
cuda_12.4.1_551.78_windows.exe をWクリック
NVIDIA インストーラーの指示に従います。
が出れば、無事終了です。
－PyTorchとCUDAの連携－
PyTorchのバージョン確認
コマンドラインで > python と入力して python シェルを立ち上げます。
>>> import torch コマンドを実行、続いて
>>> print (torch.__version__) で、バージョンが表示されます。
>>> import torch コマンド入力で
ModuleNotFoundError: No module named 'torch' と表示が出た場合には、pytorch が存在しない（インストールされていない）可能性があります。
このような時には、 >>> exit() コマンドで python をぬけ、コマンドラインで
> pip show torch と打ち込んでみます。
WARNING: Package(s) not found: torch と出た場合には、pytorch がインストールされていません。
CUDAのバージョンと適合性が合えば、そのままで構いませんが、PyTorch がない場合やCUDAのバージョンと合わない場合には、pytorch をインストールします。
PyTorchのインストール
Pytorch Build Stable(2.5.1) Preview(Nighty)
Your OS Linux Mac Windows
Package Conda Pip LibTorch Source
Language Build Python C++/Java
Compure Platform 11.8 12.1 12.4 ROCm 6.2 CPU
Compure Platform の CUDA 11.8 を CUDA 12.4 にクリックして変えます。
Run this Command の右側 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 をコピーします。コマンドラインにペースト、実行します。
python3 -m pip install --upgrade pipを実行して、pip をアップデートします。
インストールの確認
コマンドラインで > Python を実行
>>> import torch Torchを呼び出します。
print(torch.__version__) Torchのバージョンを確認します。
2.5.1＋cu124 TorchのバージョンとCUDAのバージョンが表示されます。
>>> print(torch.cuda.is_available()) CUDAが有効かを確認します。
True と表示されれば成功です。
以上でCUDA環境の構築は完了です。