NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。

NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.

他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。

NVIDIA GeForce RTX 5080 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.

NVIDIA GeForce RTX 5070 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.

NVIDIA GeForce RTX 5060 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.

NVIDIA GeForce RTX 5060Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.

これは、PyTorch 2.6.0 が Capabiility Level SM_90 までしかサポートしていないことにより発生しますので、 PyTorch を最新版にする必要があります。

なお、GPU(Capability Level)ごとのPyTorchサポートについては以下の記事で確認できます

●PyTorchバージョンとNVIDIA GPU Compute Capability Level サポート

https://blog.qualiteg.com/pytorch_and_supported_gpu_version/

最新のPyTorch ( PyTorch 2.8.0)を導入する

本稿執筆時点(2025/9/10)の最新のStable版PyTorch は 2.8.0 となっていますので、そちらを導入します。

RTX 5070Ti 等のSM_120のCapability を持っているGPU対応CUDAは13.0ですが、現時点でまだ CUDA13.0用のPyTorchはリリースされていませんので、ここでは、CUDA 12.8 対応の最新PyTorch v2.8.0 を導入します。

既存のPyTorchをアンインストールする

pip uninstall torch torchaudio torchvision

最新のPyTorchをインストール

pip install torch2.8.0+cu128 torchvision0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0+cu128 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

これで、最新のGeForce 50シリーズで動作するようになりました!

参考:【公式】PyTorchの最新版インストール方法

https://pytorch.org/get-started/locally/

Read more

(株)Qualiteg、Startup JAPAN EXPO 2026 出展レポート

(株)Qualiteg、Startup JAPAN EXPO 2026 出展レポート

こんにちは! Qualitegビジ開マーケティング部です! 2026年4月15日(水)から16日(木)までの2日間、幕張メッセで開催された「Startup JAPAN EXPO 2026」(主催:Eight / Sansan株式会社)に、 株式会社Qualitegとして出展してまいりました! Startup JAPAN EXPO 2026 出展概要 項目内容会期2026年4月15日(水)〜16日(木) 各日10:00〜17:00会場幕張メッセ 展示ホール7・8ブース16-16主催Eight(Sansan株式会社) 今回の展示テーマは—— 「依頼は並列に、思考は止めず。」 主力プロダクト「Bestllam®」に新搭載されたAIエージェント機能と、AIセキュリティソリューション「LLM-Audit™」の実演デモを、2日間にわたってお届けしました。 ブース番号は 16-16。展示ホール7・8の一角に、今回も気合いを入れて陣を構えました💪 プレスリリース 株式会社Qualiteg、

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
【プレスリリース】株式会社Qualiteg、「Startup JAPAN EXPO 2026」に出展-「Bestllam®」に、AIエージェント機能を搭載-

【プレスリリース】株式会社Qualiteg、「Startup JAPAN EXPO 2026」に出展-「Bestllam®」に、AIエージェント機能を搭載-

2026年4月13日 プレスリリース 株式会社Qualiteg、「Startup JAPAN EXPO 2026」に出展株式会社Qualitegのプレスリリース(2026年4月13日 10時00分)株式会社Qualiteg、「Startup JAPAN EXPO 2026」に出展PR TIMES株式会社Qualiteg 「Bestllam®」に、AIエージェント機能を搭載 ― 依頼は並列に、思考は止めず。日本企業の業務システムに溶け込む"働くAI"へ ― 生成AI導入・AIエージェント・業務自動化・コンサルティング 株式会社Qualiteg(本社:東京都千代田区、代表取締役:三澤智則)は、2026年4月15日(水)から16日(木)まで幕張メッセで開催される「Startup JAPAN EXPO 2026」(ブース番号:16-16)に出展いたします。 この度、

By Qualiteg ニュース
Anthropicが「強すぎて出せないモデル "Mythos"」を出した

Anthropicが「強すぎて出せないモデル "Mythos"」を出した

Project Glasswingが映し出す、防御側のパラダイム転換 すごいモデルが出た、らしい 2026年4月7日、AnthropicがClaude Mythos Previewという新しいAIモデルを発表しました。(Anthropic公式発表 / Anthropic技術解説) Anthropicは、ChatGPTで知られるOpenAIと並ぶ米国の大手AI企業のひとつで、Claudeシリーズと呼ばれる生成AIモデルを開発しています。 普段なら、新モデル発表は「より速く、より賢くなりました」というアップデートの話で、誰でも触れるようになるのが通例です。 ところが今回はだいぶ様子が違いました。 一般公開はされません。 アクセスできるのは選ばれた一部のパートナーだけ。 同時に立ち上げられた業界横断プロジェクト「Project Glasswing」の枠組みの中で、防御目的に絞って提供される、という発表でした。 ただ、この話を「危険なAIが出た」の一言で受け止めると、もっと重要なところを取り逃してしまいます。 少し腰を据えて見ていきましょう! どのくらい「とんでも

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【後編】

「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【後編】

── SaaS再編の時代に、どこにポジションを取るか こんにちは! Qualitegコンサルティングです! ここ数年、「日本のAI戦略」というテーマでの相談やディスカッションが増えてきました。 生成AIの登場以降、経営層から現場のエンジニアまで、それぞれの立場で「自社はどこに張ればいいのか」「国としてはどう進むべきか」を模索している、というのが実感です。 本シリーズでは、その問いに対して少し腰を据えて向き合ってみたいと思い、前後編の構成で書いてみました。 前編では、国産LLM、データセンター投資、データ主権の3テーマを通じて、日本のAI投資が必ずしも「使われて勝つ構造」に向かっていない可能性を見てきました。投資の総額やプレイヤーの動きを並べてみると、号令の方向と実際の資金の流れにはちょっとしたズレがあるのではないか、という現在地が見えてきます。 後編では、その前提の上で視点をソフトウェア産業全体に広げます。もしAIによってアプリケーション層そのものの競争ルールが変わるなら、日本が張るべき場所もまた変わるはずです。海外で起きているSaaS産業の地殻変動を眺めたうえで、日本がど

By Qualiteg コンサルティング