はじめに
はじめまして！2024年10月から株式会社Quixotiksでインターンをしている深澤です。
現在は NVIDIA DGX Spark 上で音声認識(ASR)に関する業務に携わっています。
本記事では、DGX Spark（GB10 / sm_121）上で Docker + GPU 環境を構築する際に、pip install torchaudio に起因する互換性エラーの原因と解決策を解説します。
対象読者
- DGX Spark ユーザー
- GPUを用いて音声処理したい方
環境
- NVIDIA DGX Spark (GB10)
- CUDA 13.0
- Ubuntu 24.04
背景
ローカル ASRを Docker 上で GPU を利用して動かす際、pip install torchaudio を導入したタイミングで互換性エラーが発生：
NVIDIA GB10 with CUDA capability sm_121 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_80 sm_86 sm_90 compute_90.
エラーの原因
-
pip install torchaudioを依存解決込みでやると、PyPI の配布物（wheel）に合わせる形で torch が更新・置換されることがある - DGX Spark（GB10）は sm_121 なので、置き換わった torch が sm_121 をサポートしないビルドだった場合に上記の互換性エラーが出る
解決方法
torchaudio をソースビルド
ベースイメージは、NVIDIA公式の PyTorch コンテナを使用
- コンテナ内に CUDA 対応の PyTorch（torch） がプリインストールされている
-
pipの依存解決で torch を置換しないよう、この torch を固定
Dockerfile：
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:25.09-py3
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
build-essential wget ca-certificates
ARG TORCHAUDIO_VERSION=2.9.0
WORKDIR /tmp
RUN wget -O audio-v${TORCHAUDIO_VERSION}.tar.gz https://github.com/pytorch/audio/archive/refs/tags/v${TORCHAUDIO_VERSION}.tar.gz \
&& tar xzf audio-v${TORCHAUDIO_VERSION}.tar.gz
WORKDIR /tmp/audio-${TORCHAUDIO_VERSION}
RUN python -m pip install -v . --no-deps --no-build-isolation --no-use-pep517
WORKDIR /workspace
CMD ["/bin/bash"]
- --no-deps：依存解決で torch を触らせない
- --no-build-isolation：NGC の torch に合わせてビルド
- --no-use-pep517：torchaudio 公式の推奨
コンテナ起動時は GPU を渡すために --gpus all が必要
docker run --rm -it --gpus all <image> bash
動作確認
import torch, torchaudio
print("torch:", torch.__version__, "cuda:", torch.version.cuda)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print(f"Device: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print("torchaudio:", torchaudio.__version__)
出力：
torch: 2.9.0a0+50eac811a6.nv25.09 cuda: 13.0
CUDA available: True
Device: NVIDIA GB10
torchaudio: 2.9.0
まとめ
本記事では、DGX Spark（GB10 / sm_121）上で Docker + GPU 環境を構築する際に、pip install torchaudio に起因する互換性エラーの原因と解決策を整理しました。
DGX Spark は GB10（sm_121） の最新GPU と、Arm64（aarch64）CPU を採用しているため、想定外のエラーが発生する可能性があります。
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