前の記事が Ubuntu 26.04 LTS のデスクトップ全体像だったとすれば、こちらはハードウェアと計算基盤まわりの補足版です。今回の 26.04 では、AI、GPU コンピューティング、プラットフォーム互換性に関わる項目が、メインアーカイブや正式サポートの範囲にかなり取り込まれています。
先に結論を言うと、今回の注目点は単なるデスクトップやカーネルの更新ではなく、Ubuntu が Intel、NVIDIA、AMD の GPU コンピューティングスタックを、より体系的にディストリビューションへ取り込み始めたことです。
1. Intel DPC++ と関連コンポーネントが Ubuntu Archive に追加
26.04 から、Intel のオープンソース oneAPI DPC++ コンパイラが Ubuntu Archive から直接利用できるようになり、SYCL コードのビルドに使えます。ランタイムには Intel GPU 向けアダプタも含まれます。
あわせて、次の関連コンポーネントも Ubuntu リポジトリで利用可能になりました。
oneDPL。DPC++ library として、より高生産性な開発 API を提供oneDNN。dpclang-6でビルドされており、Intel GPU 上で実行可能
つまり、すでに SYCL、ヘテロジニアスコンピューティング、あるいは Intel GPU 上の AI ワークロードを見ている人にとって、Ubuntu 上での導入経路がかなり素直になったということです。従来のように外部スタックを丸ごと別管理する必要が薄くなります。
実運用上の注意点として、Ubuntu はこれらの Intel GPU 関連機能を使うにはユーザーが render グループに属している必要があるとも明記しています。
2. NVIDIA CUDA toolkit も apt で直接導入可能に
多くの開発者や運用担当者にとって、これは今回の更新の中でもかなり実用的な変更でしょう。
26.04 から、NVIDIA CUDA toolkit を Ubuntu Archive から直接インストールできます。
|
|
意味があるのは、単にセットアップ手順が少し減るという話だけではありません。
Ubuntu 向けにソフトウェアを配布する開発者にとっては、CUDA runtime への依存関係を宣言するだけでよくなり、実際のインストールや互換性管理は Ubuntu 側がディストリビューションレベルで面倒を見る形になります。CUDA が Ubuntu 上でよりネイティブなシステム機能に近づき、別管理の外部スタックとして抱え込む必要が減るわけです。
3. AMD ROCm 7.1.0 が Universe に追加
AMD 側では、Ubuntu Universe に ROCm 7.1.0 が入りました。
このライブラリ群が提供する主なものは次の通りです。
- AMD GPU 向け AI 学習・推論のバックエンド基盤
- 機械学習および高性能計算向けのソフトウェア基盤
さらに Canonical は、ROCm 関連コンポーネントを自社の CI/CD パイプラインで継続的に検証していると述べています。autopkgtests に加えて、次のようなユーザー空間アプリケーションも対象です。
llama.cpppytorchBlenderLemonade Server
ここはかなり重要です。Ubuntu は単にパッケージを置いただけではなく、ROCm をメンテナブルなソフトウェアスタックとして扱い、継続的に検証していることを意味します。
4. 本当のポイントは 3 社の GPU エコシステムが同時に進んでいること
DPC++、CUDA、ROCm を並べて見ると、26.04 の方向性がわかりやすくなります。
- Intel:
SYCL/oneAPI系の機能を公式リポジトリへ取り込む - NVIDIA:
CUDA toolkitにディストリビューション管理の導入経路を与える - AMD:
ROCm 7.1.0を Universe に入れ、継続的な検証も行う
Ubuntu 上で次のような用途に触れる人ほど、この更新の意味を感じやすいはずです。
- ローカル LLM 推論
- GPU アクセラレーションを使った学習やファインチューニング
- Blender、科学技術計算、HPC
- 複数の GPU プラットフォームをまたぐ開発環境
要するに、Ubuntu は「GPU ドライバが入る OS」から一歩進み、AI と GPU コンピューティングに必要なユーザー空間ソフトウェアスタックもより包括的に担うディストリビューションになりつつあります。
5. NVIDIA Dynamic Boost がデフォルトで有効化
25.04 以降、対応する NVIDIA 搭載ノート PC では Dynamic Boost がデフォルトで有効になっています。
仕組み自体はわかりやすく、システム負荷に応じて CPU と GPU の間で消費電力を動的に振り分けます。ゲーム用途では、必要なときに GPU へより多くの電力を回し、性能を引き上げる形になります。
ただし有効になる条件は 2 つあります。
- AC 電源に接続されていること
- GPU 負荷が十分に高いこと
バッテリー駆動時には動作しません。
6. 新しい Intel 内蔵 GPU / 外付け GPU のサポートも前進
Ubuntu は新しい Intel GPU への対応も引き続き進めています。主な対象は次の通りです。
統合 GPU:
Intel Core Ultra Xe2Intel Core Ultra Xe3
ディスクリート GPU:
Intel Arc 5 B570Intel Arc 5 B580Intel Arc Pro B50Intel Arc Pro B60Intel Arc Pro B65Intel Arc Pro B70
これらのデバイスに関連して、Ubuntu はすでに利用可能な機能も挙げています。
- Intel Embree を利用した GPU / CPU レイトレーシング描画性能の向上。
Blender 4.2+などで恩恵あり - “Battlemage” デバイスで
AVC、JPEG、HEVC、AV1のハードウェアエンコードをサポート - Intel Compute Runtime に新しい
CCS最適化を導入 - Intel Xe GPU のデバッグサポートを有効化
さらに後続の 25.10 では、次のような機能強化も続きます。
Linux kernel 6.17を通じて、開発コードネームPanther Lakeの次世代 Intel クライアントプラットフォームを初期サポート- IOMMU、PCIe サブシステム、マルチ GPU サポートの改善
Mesa 25.2.3で Battlemage と Panther Lake 向けにVK_KHR_shader_bfloat16を有効化intel-media-driver 25.3.0で Panther Lake のデコードとVP9エンコードを追加intel-compute-runtime 25.31で Level Zero のUSMプールやローカルデバイスメモリ上のイベント確保戦略を調整level-zero 1.24とlevel-zero-raytracing 1.1.0で仕様対応と RTAS 拡張を強化
7. Nvidia デスクトップのサスペンド復帰も安定化
25.10 から、Ubuntu はプロプライエタリな Nvidia ドライバでサスペンド復帰を有効化し、復帰時の破損やフリーズを減らしています。
見た目に派手な変更ではありませんが、長時間稼働させるデスクトップや、サスペンドと復帰を繰り返す環境ではかなり大事な改善です。
8. ARM、Raspberry Pi、RISC-V、IBM Z でも要件変更がある
GPU ソフトウェアスタック以外にも、今回のリリースノートにはプラットフォーム面で覚えておきたい変更がいくつかあります。
ARM64 デスクトッププラットフォーム
25.10 から、ARM64 向け linux-generic カーネルは、UEFI で起動する ARM64 デスクトッププラットフォームへの互換性をより広く提供します。
Raspberry Pi の新しいブートレイアウト
25.10 で導入され、26.04 でも継続調整されている変更の 1 つが、Raspberry Pi 向けブートパーティションの新レイアウトです。
目的はブート信頼性の向上で、新しく書き込まれたブート資産はいったん「テスト」され、問題がなければ新しい “known good” セットとして確定されます。
特に覚えておきたいのはファームウェア日付の条件です。
Pi 3 / 3+ / CM3+ / Zero 2W: 追加作業は不要。ブートファームウェアはイメージ自体に含まれるPi 4 / 400 / CM4: ブートファームウェアの日付が2022-11-25以前であってはならないPi 5 / 500 / CM5: ブートファームウェアの日付が2025-02-11以前であってはならない
確認コマンドは次の通りです。
|
|
ファームウェアが古く、かつ Ubuntu 24.04 LTS 以降を使っているなら、次のように更新できます。
|
|
Raspberry Pi デスクトップイメージは desktop-minimal ベースに
25.10 から、Raspberry Pi 向け Ubuntu Desktop イメージは完全な desktop seed ではなく、desktop-minimal ベースになりました。
Ubuntu が示している利点は明確で、デフォルトのアプリセットが小さくなり、非圧縮イメージと実システムの両方で約 777MB を節約できます。
アップグレード後にこのデフォルトアプリ群をまとめて削除したい場合は、次を使えます。
|
|
一部のアプリを残したいなら、先に apt で手動インストール扱いにしておけば除外できます。
Raspberry Pi の swap は cloud-init 管理に
25.10 から、Raspberry Pi デスクトップイメージ上の swap ファイル作成は cloud-init が担当します。
初回起動前に swap サイズを調整したい場合は、ブートパーティション上の user-data を直接編集できます。
RISC-V の要件が引き上げ
25.10 から、Ubuntu 26.04 LTS の RISC-V 版は RVA23S64 ISA profile を実装したハードウェアを必要とします。
この要件を満たさないシステムでは Ubuntu 26.04 LTS を動かせません。もし以前の RVA20 プロセッサコアを使ったボードを使っているなら、Ubuntu 24.04 LTS のサポートラインに留まる必要があります。
Ubuntu の説明では、2026 年 4 月 時点で実機の RVA23S64 ハードウェアはまだ存在しません。そのため、現在サポートされる唯一の環境は、実質的には -cpu rva23s64 を指定した QEMU 仮想環境です。
IBM Z の最低要件は z15 に
26.04 から、s390x アーキテクチャの最低要件は z15 へ引き上げられました。
つまり次のようになります。
z14/LinuxONE IIおよびそれ以前のシステムではUbuntu 26.04 LTSをインストールできないz15/LinuxONE III以降では性能向上が期待できる
9. この内容を先に読むべき人
次のようなケースでは、この文章のほうがデスクトップ概要より優先度が高いはずです。
- Ubuntu 上で
CUDA、ROCm、SYCL、ローカル AI 推論を使う - Intel、NVIDIA、AMD の GPU を使った開発や計算処理を行う
- Raspberry Pi、ARM64、RISC-V、IBM Z など、標準的な x86 以外のプラットフォームを運用している
- アップグレード後のリポジトリ可用性、ドライバ挙動、ランタイム、プラットフォーム要件に敏感である
10. ひと言でまとめると
Ubuntu 26.04 LTS のハードウェアと AI スタック面での要点は、どこか 1 社の GPU だけが大きく強化されたことではありません。Intel の DPC++、NVIDIA の CUDA、AMD の ROCm が、より公式に、よりリポジトリ内で、より保守しやすい形で Ubuntu エコシステムへ入ってきたことです。
これまで Ubuntu を「まず OS を入れて、その上に GPU 環境は自分で組むもの」と見ていたなら、26.04 は AI やヘテロジニアスコンピューティングのワークロードを、ディストリビューション側がより積極的に支える方向へ進み始めた版だと言えます。