OpenVINO GPU有効化手順：Ubuntu 版 / AlmaLinux 版（実践ガイド）

OpenVINO GPU有効化手順 (Ubuntu / AlmaLinux)

Intel GPU (UHD / Xe Graphics) を OpenVINO で利用するために必要な設定を、 Ubuntu と AlmaLinux の両方で解説します。

OpenVINOの概要: OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization) は、Intel が提供する AI 推論用の最適化ツールキットです。CPU、GPU、VPU など複数のハードウェアに対応し、高速かつ省メモリでディープラーニングモデルを動作させることができます。ONNX や TensorFlow、PyTorch などで学習したモデルを変換し、効率的に推論する環境を整えられるのが特長です。

GPUを使う意図: CPU のみで推論を行うと、処理性能は安定するものの、リアルタイム処理や高解像度データ処理には限界があります。GPU を利用することで並列計算能力を活かし、1秒あたりの処理フレーム数やレスポンスが大幅に改善されます。特に映像解析や物体検出といったタスクでは、CPU のみの実行時間を数分の一に短縮できるため、現場実用において GPU サポートは必須です。

Ubuntu での設定手順

必要なリポジトリを追加し、最新の Intel GPU ドライバを導入します。

sudo apt update
sudo apt install gpg-agent software-properties-common

# Intel Graphics の PPA 追加（例: Ubuntu 22.04）
# 1) Intel公式キー登録
wget -qO - https://repositories.intel.com/gpu/intel-graphics.key \
 | sudo gpg --yes --dearmor --output /usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg

# 2) リポジトリ追加（jammy）
echo "deb [arch=amd64,i386 signed-by=/usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg] \
https://repositories.intel.com/gpu/ubuntu jammy unified" \
 | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/intel-gpu-jammy.list

# 3) 更新
sudo apt update

# 4) 必要最小限のCompute関連（Level Zero + OpenCL ICD）
sudo apt install -y libze-intel-gpu1 libze1 intel-opencl-icd clinfo

# （任意）PyTorchやビルド用途なら開発ツールも
sudo apt install -y libze-dev intel-ocloc

# （任意）HWレイトレ対応が要る場合のみ
sudo apt install -y intel-level-zero-gpu-raytracing

GPU が認識されているか確認します。

clinfo | grep "Device Name"

OpenVINO が GPU を利用できるか確認します。

python3 - <<'PY'
from openvino import Core
ie = Core()
print("Available devices:", ie.available_devices)
PY

出力に 'GPU' が含まれていれば成功です。

AlmaLinux 9.4 での Intel GPU 設定手順

CRB/EPEL リポジトリを有効化します。

sudo dnf install -y dnf-plugins-core
sudo dnf config-manager --set-enabled crb
sudo dnf install -y epel-release

CRB/EPEL が EL9 系で必要になることは公式でも明記されています。（参考: wiki.almalinux.org, tecmint.com）

Intel GPU（OpenCL/Level Zero）用リポジトリを追加します。

# Intel GPG キー登録
sudo rpm --import https://repositories.intel.com/gpu/intel-graphics.key

# Alma/RHEL 9.4 向け LTS 統合リポジトリを追加
sudo dnf install -y 'dnf-command(config-manager)'
sudo dnf config-manager --add-repo \
  https://repositories.intel.com/gpu/rhel/9.4/lts/2350/unified/intel-gpu-9.4.repo

# 推奨: リポジトリ優先度を 98 に設定
echo "priority=98" | sudo tee -a /etc/yum.repos.d/intel-gpu-9.4.repo

この「RHEL 9.4/LTS 2350」手順は Intel の公式 dGPU/LTS ドキュメントに準拠しています。

必要なユーザー空間ランタイムをインストールします。

sudo dnf install -y \
  intel-opencl level-zero intel-level-zero-gpu \
  intel-igc-core intel-igc-cm intel-gmmlib intel-ocloc \
  ocl-icd clinfo libva-utils

AlmaLinux 9 ではカーネルの i915 モジュールが標準で含まれているため、DKMS の追加は不要です。

/dev/dri のアクセス権を設定します。

# どのグループが render デバイスを持っているか確認
stat -c "%G" /dev/dri/render*

# 自分を render グループに追加
sudo gpasswd -a $USER render
newgrp render

render グループへの所属は Intel 公式手順でも推奨されています。

動作確認を行います。

# OpenCL プラットフォーム確認
clinfo -l

# OpenVINO から利用可能デバイスを確認
python3 - <<'PY'
from openvino import Core
print("Available devices:", Core().available_devices)
PY

出力に 'GPU' が含まれれば設定完了です。