【Linux/Mac】nvmをインストール/アップデートする方法と使い方【Ubuntu/MacOS】【Node.js】
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えりる研究室
【Linux】UbuntuにCUDAとNVIDIA ドライバー をインストールする方法【CUDA 12/13】
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この記事ではUbuntuにNVIDIAのGPUで動く並列計算を行うためのプラットフォームであるCUDAをインストールする方法を解説します。
削除やアップデート、再インストールの場合は、一度既存のCUDAを削除する必要があります。
以下の記事でその方法を解説しているので、こちらも併せてご覧ください。
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環境
Ubuntu 24.04を想定します。他のバージョンでも大丈夫ですし、WSL2 でもOKです。
WSL2 :
Windows 11標準搭載の機能。LinuxをWidnows上で仮想的に動かすことができる。Windows Subsystem for Linux 2の略称。
PowerShellを開いて、
wsl --installを打つだけで仮想環境のUbuntuをインストールできる。
NVIDIAの公式倉庫（リポジトリ）の登録
まずは、apt にNVIDIAの公式倉庫（リポジトリ）の登録をしましょう。
（Ubuntu 26.04 ではデフォルトで登録されているのでスキップ。）
NVIDIAの公式サイト（最新CUDAのダウンロードページ）から情報をとってきます。
2026/07時点ではCUDA 13.3が最新のようです。
過去バージョンをインストールしたい場合は後でバージョンが選べるので、同じリンクで進めてOKです。（ここでは13.2 を入れてみます。）
最新のCUDAを入れとけばOKというわけではない！！
ローカル生成AI（StableDiffusionやComfyUI、Ollamaなど）で遊びたいのであれば、多くの場合 PyTorch というPython のライブラリと一緒に使います。
このPyTorchに対応しているCUDAのバージョンを選ぶことが大切なので、CUDAを入れる際はPyTorchのサイトも併せて確認するようにしてください。
2026/07 時点ではPyTorch はCUDA 13.2 までの対応です。
公式サイトのCUDAインストール用ページにアクセスすると、自分の環境を選択するところがでてきます。 今回は以下のように選択しました。
するとページ下のほうでインストールの方法を教えてくれるのでそれを参考にインストールを進めていきます。
まずは念のためホームディレクトリに戻っておきましょう。
cd ~wgetを使ってパッケージをダウンロードします。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb公式ダウンロードページの「CUDA Toolkit Installer」と書いてあるところにwgetコマンドがあるので、wget以降のURLはそこに書いているURLを使用してください。
うまくいくとホームディレクトリにcuda-keyring_1.1-1_all.debというファイルがダウンロードされていると思います。
次にダウンロードしたパッケージをdpkgコマンドでインストールします。
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.debdpkg -i以降はダウンロードされた.debファイルの名前を適宜使用してください。その後、以下でアップデート可能なパッケージリストを更新しましょう。
sudo apt updateこれでNVIDIAの公式倉庫（リポジトリ）の登録は完了です。
NVIDIA ドライバのインストール
まずは、以下のコマンドで自分のシステムに対して、どのドライバーが「推奨」されているかを確認します。
ubuntu-drivers devicesすると、以下のような出力となります。
driver : nvidia-driver-595-open - distro non-free recommended
driver : nvidia-driver-575 - third-party non-free
driver : nvidia-driver-570-open - third-party non-free
driver : nvidia-driver-575-open - third-party non-free
driver : nvidia-driver-595-server-open - distro non-free
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtinこの中でrecommended と書いてあるバージョンを選びましょう。この例の場合は
nvidia-driver-595-open
です。それをaptでインストールすればOKです。
sudo apt install nvidia-driver-595-open完了後、新しいドライバーをシステムにロードさせるため、再度PCを再起動しましょう。
sudo reboot再起動後、以下のコマンドでバージョンが返ってこれば成功です。
nvidia-smi上記コマンドの出力はこんな感じです。
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 595.71.05 Driver Version: 595.71.05 CUDA Version: 13.2 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+1つ注意があって、ここに書いてあるCUDA Version: 13.2 というのは、このドライバが対応しているCUDAうち、最も新しいものを意味しています。
そのため、上記の場合は13.2以下であればよく、13.0や12.8 も対応していることになります。
次のセクションでCUDAをインストールしますが、インストールするバージョンはnvidia-smiの出力にあわせて変更してください。
CUDA Toolkit のインストール
CUDA Toolkit 13.2, cuDNN を以下のコマンドでインストールします。
sudo apt install cuda-toolkit-13-2 cudnnここではCUDA 13.2の場合のコマンドを示しましたが、別バージョンの場合は適宜13-2の部分を修正してください。
公式ダウンロードページのインストールコマンドに掲載されていると思います。
最後にインストールしたCUDA Toolkitのパスを通します。pyenvの時と同様に~/.bashrc の末尾にパス情報を追記します。
まず、以下のコマンドでvimエディタを使って.bashrcを開きます。
vi ~/.bashrcその後、一番下まで移動して、一番下の行に以下の内容をコピペします。
export PATH=/usr/local/cuda-X.X/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}ここではCUDA 13.2の場合の設定例を示しましたが、別バージョンの場合は適宜cuda-13.2の部分を修正してください。
インストールディレクトリはたいていの場合/usr/local/にあるので以下のコマンドで確認することができます。
ls /usr/local出力にcuda-13.2のようにインストールしたCUDAバージョンに対応するディレクトリがあればその場所がインストールディレクトリです。使用したいCUDAのインストールディレクトリを.bashrcに記載してください。
ここまで終えたら最後に.bashrcの変更内容を以下のコマンド適用します。
source ~/.bashrcこれでCUDA Toolkitが使えるようになっているはずなので以下のコマンドで確認します。
nvcc -Vバージョンが返ってきたらCUDAのインストール成功です。
また、cuDNN パッケージは以下のコマンドで確認します。
dpkg -l | grep cudnnインストールされたcuDNN関連パッケージの先頭がすべて「ii」になっていればOKです。
たとえばこんな感じ。
ii cudnn 9.24.0-1 amd64 NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)
ii cudnn9 9.24.0-1 amd64 NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)
ii cudnn9-cuda-13 9.24.0.43-1 amd64 NVIDIA cuDNN for CUDA 13
ii cudnn9-cuda-13-3 9.24.0.43-1 amd64 NVIDIA cuDNN for CUDA 13.3
ii libcudnn9-cuda-13 9.24.0.43-1 amd64 cuDNN runtime libraries for CUDA 13.3
ii libcudnn9-dev-cuda-13 9.24.0.43-1 amd64 cuDNN development libraries for CUDA 13.3
ii libcudnn9-headers-cuda-13 9.24.0.43-1 amd64 cuDNN header files for CUDA 13.3
ii libcudnn9-samples 9.24.0.43-1 all cuDNN samples
ii libcudnn9-static-cuda-13 9.24.0.43-1 amd64 cuDNN static libraries for CUDA 13.3
まとめ
この記事ではCUDAをUbuntuにインストールする方法を解説しました。
何かの参考になればうれしいです。
以下の記事で、CUDAを使った生成AI（Stable Difffusion）のインストール方法を解説しています。
最新のBlackwell世代で動くようにセットアップしています。
興味がありましたら是非ご覧ください。
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えりるさんはこれを飛行機で使っています。
映画を見たりするときに、配られる有線イヤホンではなく自分のワイヤレスイヤホンを使えるようになります。手持ちのノイズキャンセリングイヤホンを使えるのが最高で、フライトが快適になりました。
注意点はLEDが少し眩しいので、100均で売ってる真っ黒のマスキングテープをボタンに貼って使っています。（これは絶対貼ったほうがいいので、本体色は黒がおすすめです）
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えりるについて
日本のどこかに生息する平成生まれの機械系の研究者。とっても理論家と思いきや気分屋さんでもある。基本的にめんどくさがり。修士（工学）を持っている。
Windows, Mac, Linuxの三刀流。
研究者目線で技術情報を発信します。
