研究室PCにWSL2とGPU計算環境（CUDA/PyTorch）を構築した話

> Source: Zenn_Python

// Problem

Windows環境を維持しつつ、機械学習に必要なLinuxベースのGPU計算環境を構築する際、既存ユーザーの権限管理や、WSL2特有のライブラリ依存関係（libtinfo5の欠落等）が障壁となる。また、システム全体のPython環境を汚染することによるパッケージ競合のリスクも、開発継続性を阻害する要因となる。

// Approach

NVIDIA公式のWSL専用リポジトリからCUDA Toolkitを導入し、依存関係エラーを避けるために必要なライブラリを個別指定してインストールする。さらに、Minicondaを用いてプロジェクトごとに独立したPython仮想環境を構築し、PyTorchのCUDA対応版を適切に導入することで、環境の整合性と再現性を確保する。

// Result

WSL2上でGPUが正常に認識され、PyTorchを介してRTX 2060による計算が可能であることを確認した。これにより、Windows環境をベースとした、研究やプロトタイピングに適した、再現性の高い機械学習開発基盤が構築された。

Senior Engineer Insight

> WSL2を用いたGPU計算環境の構築は、開発の初期段階におけるプロトタイピング環境としては極めて実用的である。しかし、本構成はあくまでローカル環境の構築に留まっており、スケーラビリティや再現性の観点からは、Dockerを用いたコンテナ化、あるいはクラウドネイティブな環境への移行が前提となる。特に、依存関係の個別指定による回避策は、環境の不整合を防ぐための実践的な知見として評価できる。一方で、VRAM 6GBというリソース制約は、近年の大規模言語モデル等を扱うには致命的であり、あくまで小規模な実験や学習用としての位置付けとすべきである。