CUDA無し環境からPyTorchでGPU学習環境を構築する手軽な方法

「CUDAをインストールしていないけど、PyTorchでGPUを使いたい」 一昔前なら、Linux（Ubuntu）の黒画に10回くらい泣いてからようやく実現できたその行為も、今やpipやuvでPyTorchをインストールするだけでCUDA機能が使えるようになっています。簡単に紹介します。 環境 Ubuntu 22.04 NVIDIA GeForce RTX 3060 NVIDIAドライバ: 535.183.01 Python 3.10.12 CUDA: 未インストール NVIDIAドライバは必要です。LinuxとNVIDIAドライバの具体的なセットアップ方法は、以下記事参照ください（Dockerのセットアップは不要です）。 CUDAツールキットがなくても動く理由 PyTorchのCUDA版には、必要なCUDAランタイムライブラリがすべて同梱されています。 つまり： システムにnvcc（CU

[misshiki]

“PyTorchを何も考えずにデフォルトインストールしたら、実はPyTorchでCUDA（GPU）が使える。システムにnvcc（CUDAコンパイラ）がなくても動作 PyTorchが必要なCUDAライブラリをすべて持っている ドライバーさえあればGPUが使える”