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自分の GPU に合わせた PyTorch + CUDA インストール

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「CUDA のバージョンが分からない」「どの wheel を選べばいいの？」という悩みをゼロから解決します。本記事では nvidia-smi → PyTorch ウィザード → 動作確認 の３ステップで、最短ルートを紹介します。

ちなみに今回調べたきっかけは、ComfyUIを起動する際に「Torch not compiled with CUDA enabled」というエラーが出たことです。
このエラーは、TorchとCudaのバージョンが一致していないことにより発生するそうです。

1. GPU ドライバが対応できる CUDA の“上限”を調べる

nvidia-smi

実行結果の CUDA Version が ドライバが扱える最大の CUDA ランタイム です。たとえば CUDA Version: 12.8 と表示されたら、その PC は 12.8 までのランタイムを実行できます。NVIDIA 公式ドキュメントでも「ドライバはランタイムより新しければ下位互換で動く」と明言されています。(NVIDIA Docs)

補足
開発用に CUDA Toolkit を入れている場合は
nvcc --version または /usr/local/cuda/version.txt で「実体」のバージョンも確認しておくと安心です（無くても PyTorch は動きます）。

2. PyTorch が提供する CUDA ビルドを確認

2025 年 7 月時点、公式ウィザードで選べる Compute Platform は CUDA 11.8 / 12.6 / 12.8（Stable 2.7.0）です。(PyTorch)
一般的には 「ドライバの上限以下で いちばん新しい wheel」 を選ぶと良いでしょう。

ドライバ上限 選択例 wheel タグ
≥ 12.8 cu128 cu128
= 12.6 cu126 cu126
= 11.8 cu118 cu118
GPU なし CPU cpu

3. 公式 “Get Started” ウィザードでコマンドを生成

  1. https://pytorch.org/get-started/locally/ を開く
  2. Your OS / Package / Language / Compute Platform を選択
  3. 下に表示されるコマンドをコピー

例：Linux + pip、ドライバが CUDA 12.6 まで対応の場合

pip3 install torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

conda 派なら：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 \
  -c pytorch -c nvidia

TIP: wheel には CUDA ランタイムが同梱されるので、Toolkit を別途インストールする必要はありません。必要なのは GPU ドライバだけです。

4. インストール後の動作確認

import torch
print("torch :", torch.__version__)
print("CUDA runtime :", torch.version.cuda)
print("GPU :", torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "None")
  • torch.version.cuda … wheel に含まれるランタイム
  • torch.cuda.is_available() が True なら GPU 利用 OK

5. よくあるエラーと対策

症状 原因 & 解決策
CUDA driver/runtime version mismatch ドライバが古い。ドライバ更新か、より古い wheel（cu118 など）を選ぶ
torch.cuda.is_available() == False ① NVIDIA ドライバ未インストール ② CPU 版 wheel を入れた ③ WSL2 で GPU サポート無効
nvcc が見つからない Toolkit 未インストールでも問題なし（PyTorch はランタイム同梱）

まとめ

  1. nvidia-smi で CUDA 上限を確認
  2. そのバージョン以下で最新の wheel（cuXXX）を選択
  3. 公式ウィザードの pip / conda コマンドを実行
  4. Python で torch.version.cuda と GPU 認識をチェック

これで環境に最適化された PyTorch がインストールできるはずです。

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