(163) Ubuntu 24.04にRTX 5070ti, 5060ti用 NVIDIAドライバをインストールする。

投稿者: | 2025年4月20日

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【1】やりたいこと

RTX 5070tiを搭載したパソコンに Ubuntu24.04をインストールしたが、ディスプレイ解像度が FullHD 1920 x 1080 までしか表示できない。
NVIDIA Driverをインストールし、4K 3840 x 2160 解像度で表示したい。

2026.06.23追記: RTX 5060tiでも全く同じ手順で成功した。

【2】やってみた

現在マシンに搭載しているデバイス用のドライバを表示してもらう。

$ ubuntu-drivers devices

あれ、コマンドは実行されたが、何も出力されない…

NVIDIAドライバを含んでいるレポジトリ情報を追加する。

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update

この Ubuntu用の NVIDIA公式グラフィックスドライバ PPA(Personal Package Archive)は、Ubuntuユーザーコミュニティの有志の方々が運営してくださっている。

この PPAで提供されているドライバは、NVIDIAが公式に公開しているドライバをそのまま Ubuntu用にパッケージングしたもの。
つまり、提供されているのは NVIDIAが公式に配布しているプロプライエタリ(非オープンソース)ドライバだ。
 ↓
魔改造された非公式ドライバではないので、心配は要らないはず。

再度、現在マシンに搭載しているデバイス用のドライバを表示してもらう。

$ ubuntu-drivers devices
 :
vendor   : NVIDIA Corporation
driver   : nvidia-driver-570-open - third-party non-free recommended
driver   : nvidia-driver-570 - third-party non-free
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free buildin

表示されたドライバは以下の3種類だった。

nvidia-driver-570-openオープンカーネル対応のNVIDIA公式ドライバ(署名されたものでSecure Bootにも対応)推奨
nvidia-driver-570従来のプロプライエタリ版ドライバ(非オープンカーネル対応)
xserver-xorg-video-nouveauオープンソースの汎用NVIDIAドライバ(機能制限あり)

各用語の意味は以下の通り。

third-partyUbuntu開発元(Canonical)ではなく、NVIDIA社が提供しているソフトウェアという意味
non-freeソースコードが公開されていない プロプライエタリ( proprietary )ソフトウェア
recommendedubuntu-drivers devices が 自動判定で最も適していると判断したドライバ
free無料 & オープンソースのライセンスで配布されているソフトウェア(例:nouveau)
builtinUbuntuインストール時点で組み込み済み(別途インストール不要)

今回は、推奨 と書かれたドライバをインストールする。

$ sudo apt install nvidia-driver-570-open
$ sudo reboot

起動後、4Kで表示されるようになった。

念のために、正しく RTX 5070ti が認識されているかを確認する。

$ nvidia-smi
April 20 09:35:54 2025
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 570.144                Driver Version: 570.144        CUDA Version: 12.8     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti     Off |   00000000:02:00.0  On |                  N/A |
|  0%   33C    P8             11W /  300W |      83MiB /  16303MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|    0   N/A  N/A            1651      G   /usr/lib/xorg/Xorg                       43MiB |
|    0   N/A  N/A            1788      G   /usr/bin/gnome-shell                     11MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

もしここで No devices were found とか表示されたならば、正しくインストールできていないということ。

【3】追加作業

(1) DKMS (Dynamic Kernel Module Support) も入れておく。

DKMS : Dynamic Kernel Module Support
カーネルがアップデートされるたびに、自動でモジュールを再ビルド&インストールしてくれる。
※ sudo apt upgrade で依存関係が壊れる事態を回避できる。

nvidia-dkms-570-openとは?
NVIDIAのオープンソース版 GPUドライバ(570系列)のカーネルモジュール を自動的にビルド・管理するためのパッケージ。
NVIDIAのドライバは、ユーザ空間ライブラリ群(libcuda, libnvidia-mlなど)とカーネルモジュール(nvidia.ko)の両方から成り立っている。
nvidia-dkms-570-open は、このカーネルモジュールをカーネルのバージョンに合わせて自動でビルド&インストールしてくれる。

$ sudo apt install --reinstall nvidia-dkms-570-open
$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot

【4】さらに進める

下記の投稿では、今回作った RTX 5070ti 環境に PyTorchをインストールし、PyTorchを GPU実行 してみた。
(128) RTX 5070tiで PyTorchを動かす。


アクセス数(直近7日): ※試験運用中、BOT除外簡易実装済
  • 2026-01-04: 0回
  • 2026-01-03: 6回
  • 2026-01-02: 5回
  • 2026-01-01: 2回
  • 2025-12-31: 7回
  • 2025-12-30: 3回
  • 2025-12-29: 1回
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