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!

Qualiteg 技術コンサルティング

最新GPUを、本番の LLM 基盤として使いこなすために。

RTX 5090 のような最新世代を動かすところまで来たら、次は「基盤としてどう組むか」です。私たちは自社で GPU クラスターを運用し、LLM プロダクトを開発しています。

GPU 選定・推論最適化(量子化・vLLM)・マルチGPU / マルチノードの分散構成まで、運用経験に基づいて実践的にアドバイスします。

LLMインフラ・基盤技術の支援を見る →

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

Claudeのリセット権(上限のリセット)とは?Fableリセット・週次リセットで戻るものとChatGPTとの違い

Claudeのリセット権(上限のリセット)とは?Fableリセット・週次リセットで戻るものとChatGPTとの違い

Claude Fable 5.2 のリリース記念で配られたリセット権(上限のリセット)をご紹介します。使った利用枠を定期リセットを待たずに戻せる権利で、Fable リセットで戻るのは Fable で使った分です。週次リセットとの違い、もらえる件数、プランごとの期限、注意点、ChatGPT のリセットとの違いを、公式ヘルプと実際の画面をもとに整理します。

By Qualiteg プロダクト開発部
ゼロから作るコーディングエージェント【第6回】評価をどう作るか。動くものを作らせて自動採点し、採点器そのものを疑う

ゼロから作るコーディングエージェント【第6回】評価をどう作るか。動くものを作らせて自動採点し、採点器そのものを疑う

採点器の「テスト」10点が3日間ずっと0/0でした。点数の表を見ているだけでは気づけません。仕様書を渡してWebシステムを作らせ、起動して叩いて採点する評価装置の作り方、5種類×3本の合否基準、対照実験を先にやる理由、自作でない課題で「テストだけが決めている契約」を先に洗う話を、測った数字で書きます。

By Qualiteg プロダクト開発部
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第7回 セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第7回 セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項

こんにちは、今回はシリーズ第7回セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 について解説いたします! 連載の構成 * 第1章:基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章:ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章:クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章:プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章:ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章:トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 * 【★今回です★】第7章:セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 * 第8章:実践的な構成例 - AIセキュリティツールとの統合事例 第7章:セキュリティとベストプラクティス 第 7 回は、ここまでの回で作った認証基盤を「本番で運用できる状態」にするための話です。 前半の 7.1

By Qualiteg コンサルティング