OpenVINO GPU有効化手順:Ubuntu 版 / AlmaLinux 版(実践ガイド)
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)
sudo add-apt-repository ppa:intel-opencl/ppa
sudo apt update
sudo apt install intel-opencl-icd intel-level-zero-gpu level-zero
- 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。