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公開：2025-04-25

PyTorchがWindows向けArm native buildを公開、Copilot+ PCでの機械学習開発が効率化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• PyTorch 2.7でWindows向けArm native buildが利用可能に
• Python 3.12対応のPyTorch開発環境がCopilot+ PCで実現
• 機械学習モデルのローカル開発・学習が効率化

PyTorch 2.7のWindows Arm対応によってAI開発が効率化

PyTorchは2025年4月23日、Windows向けArm native buildを公開し、Python 3.12に対応したPyTorch 2.7のリリースを発表した。従来はWindowsのArm64環境でPyTorchを使用する際にローカルでのコンパイルが必要であったが、今回のリリースによってCopilot+ PCなどのArm64アーキテクチャを搭載したWindows端末で直接PyTorchを利用できるようになった。^[1]

新しいArm native buildによって、画像分類や自然言語処理、Stable Diffusionなどの生成AIモデルの開発・学習をローカル環境で効率的に実行することが可能になった。この対応により、開発者や研究者はArm64アーキテクチャの性能を最大限に活用し、機械学習の実験環境を整備できるようになっている。

利用にあたってはMSVCやRustなどの開発環境の事前インストールが推奨されており、Visual Studio InstallerでDesktop development with C++とVS 2022 C++ ARM64/ARM64EC build toolsを選択する必要がある。また、プロジェクトごとに仮想環境を作成することで、依存関係の分離と管理が容易になることも示されている。

PyTorch 2.7の機能まとめ

Stable Diffusionについて

Stable Diffusionとは、テキストから画像を生成する人工知能モデルのことを指しており、以下のような特徴を持っている。

• テキストプロンプトから高品質な画像を生成可能
• 推論ステップ数を調整して画質と処理時間を最適化
• シード値の指定で再現性のある画像生成を実現

PyTorchのWindows Arm対応により、Stable DiffusionモデルをCopilot+ PCなどのArm64アーキテクチャ搭載端末でローカル実行できるようになった。stabilityai/sd-turboモデルを使用することで、CPU上でも効率的な画像生成が可能になり、開発者は機械学習の実験環境をより柔軟に構築できるようになっている。

PyTorch Arm native buildに関する考察

PyTorchのWindows Arm対応は、機械学習開発のプラットフォーム多様化という観点で重要な意味を持っている。特にCopilot+ PCなどのArm64アーキテクチャを採用した端末では、ネイティブな開発環境によってパフォーマンスとバッテリー効率の両立が期待できるだろう。

一方で、依存パッケージの中にはまだWindows Arm対応が進んでいないものもあり、開発者はMSVCやRustを使用してソースコードからコンパイルする必要がある。今後はNumPyやsafetensorsなどの主要パッケージのArm対応が進むことで、より統合された開発環境の実現が期待される。

長期的には、PyTorchのArm対応がWindowsプラットフォーム上での機械学習エコシステムの発展を加速させる可能性がある。特に小規模なモデル開発や実験においては、ローカル環境での開発効率が大幅に向上することが見込まれ、より多くの開発者や研究者が機械学習に参入しやすい環境が整っていくだろう。

参考サイト

1. ^ Windows Blog. 「PyTorch Arm native builds now available for Windows」. https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/04/23/pytorch-arm-native-builds-now-available-for-windows/, (参照 25-04-25).
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