[自作日記17] SW編: NVIDIA Display Driver を GPUマシンの Ubuntu にインストールする

[自作日記17] SW編: NVIDIA Display Driver を GPUマシンの Ubuntu にインストールする

こんにちは!

今回は Ubuntu で GPU を使用できるようにするため、 NVIDIA Display Drive をインストールしていきます

3.2 Nvidia Display Driverのインストール

今回購入した GPU NVIDIA RTX 3090 Ti 24G に対応したディスプレイドライバーをインストールしていきます!

3.2.1 ドライバーのダウンロード

以下のサイトにアクセスして RTX 3090 Ti 用のドライバをさがします

https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

自分の環境(RTX 3090 Ti,Linux)を選択して、 探す をクリックするとドライバをさがしてくれるので便利です

ライセンスを確認し同意したらダウンロードの同意 をクリックします

これで、downloads ディレクトリに NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run というファイルがダウンロードされます。

3.2.2 ビルドツール gcc のインストール

さきほどインストールしたドライバーのインストールスクリプトを実行するまえに、ドライバーのビルド用のコンパイラ gcc をインストールしておく必要があります。

端末を開いて、以下のコマンドを実行します。

sudo apt install build-essential

ちなみに、gccインストールを忘れると以下のようなエラーがでるので注意しましょう

ERROR: Unable to find the development tool`cc` in your path; please make sure that you have the package 'gcc' installed. If gcc is installed on your system, then please check that `cc` is in your PATH.

上記終了したら、いったんリブートします

sudo reboot

3.2.3 Nvidia ディスプレイドライバのインストール

STEP 1. 以下のコマンドを実行して、インストールスクリプトを実行します

cd downloads/

スクリプトに実行権限を付与し、

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run

スクリプトを実行します

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run --no-x-check

(オプションに --no-x-check をつけないと、You appear to be running an X server; please exit X before installing.というエラーがでますので、オプションをつけるのを忘れないようにしましょう。)


STEP 2. ドライバのインストールが開始します


STEP 3. 以下の画面がでたら Continue installation を選択します

An alternate method of installing the NVIDIA driver was detected(This is usually a package provided by your distributor.) というメッセージは、Ubuntuでは別のほうほうでインストールできるよ と親切に教えてくれていますが、 apt install をする方法は、環境によってはうまくいかないので、このままNvidiaのインストーラーを使う! のがオススメです。

STEP4.以下の画面は OK を選択します

ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system.This driver is incompatible with the NVIDIA driver, and must be disabled before proceeding.  と出ます。つまり Nouveau kernel driverがあると、Nvidia driverがインストールできないよという警告ですが、次のステップでなんとかなるので、OK をおします。

STEP.以下の画面は YES を選択します

For some distributions, Nouveau can be disabled by adding a file in...
** Nouveau は、無効にできるかもしれないけど試しますか?** ときいているので YES を選択します。
実際これで無効にできます。

STEP 6. 以下の画面は OK を選択します

Nouveau を無効にするための *.conf ファイルを作成した というメッセージとなります

STEP 7.以下の画面は OK を選択します

Installation has failed.Please see the file ... インストールは失敗しました みたいなメッセージがでますが、ここで落ち込まないでください。

Nouveau ドライバーをいま無効にしたので、次のインストールでは成功できますので、心配無用なのです。

STEP 8. Reboot

以下のコマンドで Reboot します

sudo reboot

STEP 9. リブートしたら、端末を開いて再びインストールスクリプトを実行します

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run --no-x-check

STEP 10.以下の画面は No を選択します


32ビット互換ライブラリは不要のため

STEP 11.以下の画面は

OK を選択します

WARNING: Unable to determine the path to install the libglvnd EGL vendor library config files. Check that you have pkg-config and the libglvnd development libraries installed, or specify a path with --glvnd-egl-config-path. と表示されています。
このWARNINGがきになる場合は以下を実行して libglvnd をインストールしても問題はないです

sudo apt install pkg-config libglvnd-dev
libglvnd は、複数のベンダー間で OpenGL API 呼び出しを調停するための、ベンダーに依存しないディスパッチ レイヤーです。異なるベンダーの複数のドライバーが同じファイルシステムに共存できるようにし、実行時に各 API 呼び出しをディスパッチするベンダーを決定します。

(https://github.com/NVIDIA/libglvnd)

というもので、OpenGL系のライブラリなので、なんにせよ Deep Learning 用途で使う場合には必要はないですね。

SSTEP 12. 以下の画面は No を選択します

Would you like to run the nvidia-xconfig utility to ...

「Xの設定を更新するか?」聞いています。
今はNoですすめておきます。これはnvidia-xconfigコマンドを使えばいつでも実行可能です。

STEP 12.以下の画面は OK を選択します

これで Nvidia Driver のインストール終了となります。


STEP 14.設定を反映するため リブート

これまでの設定反映のためリブートします

sudo reboot

STEP 15. リブートしたらNvidia Driver のインストールが成功したか確認する

端末を開いて以下のコマンドを実行します

nvidia-settings

OSがGPUをちゃんと認識しており無事ドライバをインストールできました!

Qualiteg 技術コンサルティング

自作の先に、研究・業務用のGPU環境を考えるなら。

GPUマシンを自分で組む知見は、そのまま研究・PoC・本番のインフラ選定に効きます。

私たちは自社で独自の GPU クラスターを構築・運用し、LLM プロダクトを開発しています。また研究用GPUワークステーションの調達から、インテル Core アーキテクチャ、インテル Xeon アーキテクチャなど、コンシューマーユースからプロユースまで幅広くご支援可能です。ワークステーションの調達・構築支援だけでなく、その先の学習環境の整備、最適な GPU 選定・推論最適化・分散構成まで、運用経験に基づいてアドバイスします。

LLMインフラ・基盤技術の支援を見る →


次回は、 Anaconda をインストールして Python 環境を作れるようにしましょう!


navigation

Read more

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部
Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

By Qualiteg プロダクト開発部
AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム