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@takaf05(taka)

Ubuntu + Anaconda 環境で NVIDIA PhysicsNeMo を動かすまでの記録

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Last updated at Posted at 2026-03-25

Ubuntu + Anaconda 環境で NVIDIA PhysicsNeMo を動かすまでのメモ　（エラー暫定回避版）

CUDA 13.1 / RTX 5070 Ti / PhysicsNeMo + PhysicsNeMo Sym / Lid Driven Cavity example 実行まで

こちらのサイトは緊急避難的に環境設定時のエラーを緊急避難的（イレギュラー）に解決したときの対応をまとめています。
筋が良い対応方法はこちらにまとめております。

はじめに

Ubuntu 環境で NVIDIA PhysicsNeMo を試そうとしたところ、PyPI 版のインストールだけではそのまま example が動かず、いくつか追加対応が必要でした。
本記事では、実際に行った対応をまとめます。

対象は以下です。

  • Ubuntu
  • Anaconda
  • NVIDIA GPU
  • CUDA 13.1
  • physicsnemo
  • physicsnemo-sym
  • example: examples/cfd/ldc_pinns

最終的には、Lid Driven Cavity の example が学習を開始し、Loss が表示されるところまで確認できました。

実行環境

nvidia-smi の結果は以下の通りでした。

nvidia-smi

要点だけ抜き出すと、

  • GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
  • Driver Version: 590.48.01
  • CUDA Version: 13.1

という構成です。

1. conda 環境を作成する

まず、新しい conda 環境を作成しました。

conda create -n nphysics00 python=3.11 -y
conda activate nphysics00

続けて、pip などを更新しておきます。

python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

2. PhysicsNeMo 本体と Sym を GitHub から取得する

今回、最終的には PyPI 版ではなく source / editable install を使う方が安定しました。
そのため、まず GitHub から clone します。

PhysicsNeMo 本体

cd ~/Downloads
git clone https://github.com/NVIDIA/physicsnemo.git

PhysicsNeMo Sym

cd ~/Downloads
git clone https://github.com/NVIDIA/physicsnemo-sym.git

3. 既存の PyPI 版を削除する

最初に PyPI 版を入れていた場合は、あとで source 版と衝突しやすいので削除しておきます。

conda activate nphysics00
python -m pip uninstall -y nvidia-physicsnemo nvidia-physicsnemo.sym

4. source / editable install を行う

PhysicsNeMo core

cd ~/Downloads/physicsnemo
python -m pip install -e .

PhysicsNeMo Sym

physicsnemo-sym 側は、今回の環境では --no-build-isolation を付けた方が通りやすかったです。

cd ~/Downloads/physicsnemo-sym
python -m pip install -e . --no-build-isolation

5. source 版が読まれていることを確認する

ちゃんと clone したソースを参照しているか確認します。

python - <<'PY'
import physicsnemo
import physicsnemo.sym

print("physicsnemo      :", physicsnemo.__file__)
print("physicsnemo.sym  :", physicsnemo.sym.__file__)
PY

期待するのは、以下のように site-packages ではなく clone したディレクトリを読んでいる状態です。

physicsnemo      : /home/USER/Downloads/physicsnemo/physicsnemo/__init__.py
physicsnemo.sym  : /home/USER/Downloads/physicsnemo-sym/physicsnemo/sym/__init__.py

6. example 実行時に起きた問題と対応

対象の example は以下です。

cd ~/Downloads/physicsnemo/examples/cfd/ldc_pinns

実行コマンドはこれです。

python -u train.py

ただし、最初はそのままでは動きませんでした。

6.1 torch.distributed.tensor._ops.registration エラー

最初に出たのは以下のエラーです。

ModuleNotFoundError: No module named 'torch.distributed.tensor._ops.registration'

原因

train.py では from physicsnemo.models.fno import FNO を使いたいだけなのですが、
physicsnemo/models/__init__.py が DiT まで import してしまい、その過程で domain_parallel → custom_ops → torch.distributed.tensor._ops.registration に進んで落ちていました。

つまり、FNO を使いたいだけなのに、不要な DiT の import が巻き込まれている 状態でした。

対応

以下のファイルを編集しました。

~/Downloads/physicsnemo/physicsnemo/models/__init__.py

元々入っていた

from .dit import DiT

を、一時的に無効化しました。

# from .dit import DiT

あるいは、少し安全にするなら次のようにしてもよいです。

try:
    from .dit import DiT
except Exception:
    DiT = None

6.2 numba が無い

次に、以下のエラーが出ました。

ModuleNotFoundError: No module named 'numba'

対応

conda activate nphysics00
python -m pip install numba

6.3 nvidia.dali が無い

さらに、以下のエラーが出ました。

ModuleNotFoundError: No module named 'nvidia.dali'

対応

今回の環境は CUDA 13.1 なので、DALI は CUDA 13 系向けを入れました。

conda activate nphysics00
python -m pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --upgrade nvidia-dali-cuda130

確認用:

python - <<'PY'
import nvidia.dali as dali
print("DALI import OK")
print("DALI version:", dali.__version__)
PY

7. uv について

途中で uv run python ... も試しましたが、今回の環境では

  • physicsnemo.sym の見え方が不安定
  • conda 環境に入れたものと uv 実行時の見え方が一致しないケースがある

という状態がありました。

そのため、今回は 素直に conda activate nphysics00 後の python -u train.py を使う方が安定しました。

8. 最終的に成功した実行コマンド

以下で example が動きました。

conda activate nphysics00
cd ~/Downloads/physicsnemo/examples/cfd/ldc_pinns
python -u train.py

実際には次のようなログが出ました。

/home/taka/Downloads/physicsnemo/physicsnemo/distributed/manager.py:415: UserWarning: Could not initialize using ENV, SLURM or OPENMPI methods. Assuming this is a single process job

/home/taka/anaconda3/envs/nphysics00/lib/python3.11/site-packages/nvidia/dali/plugin/base_iterator.py:208: Warning: Please set `reader_name` ...

Loss: 0.5098664164543152, LR: 0.0009999871767586216
Loss: 0.012258127331733704, LR: 0.0009872458850468222

少なくとも以下は確認できました。

  • 学習ループに入っている
  • DALI が動作している
  • Loss が表示されている
  • Loss が低下している

9. warning について

single process job の warning

Could not initialize using ENV, SLURM or OPENMPI methods. Assuming this is a single process job

これは、分散実行ではなく 単一 GPU / 単一プロセス で実行しているという意味です。
ローカル動作確認では問題ありません。

Warp DeprecationWarning

Warp DeprecationWarning: The symbol `warp.context.Device` will soon be removed from the public API. Use `warp.Device` instead.

これは将来の API 変更予告であり、今回の失敗要因ではありません。

DALI の warning

Please set `reader_name` ...

これも dataloader 実装上の注意で、今回の example 動作確認の段階では致命的ではありません。

10. 最終的なおすすめ構成

今回の経験から、以下の構成が扱いやすかったです。

  • Python 環境: conda
  • 環境名: nphysics00
  • PhysicsNeMo core: GitHub clone + pip install -e .
  • PhysicsNeMo Sym: GitHub clone + pip install -e . --no-build-isolation
  • 実行方法: conda activate nphysics00 の後に python -u train.py

11. 再現用コマンドまとめ

以下をまとめて実行すれば、今回の構成を再現しやすいです。

# conda 環境
conda create -n nphysics00 python=3.11 -y
conda activate nphysics00
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

# clone
cd ~/Downloads
git clone https://github.com/NVIDIA/physicsnemo.git
git clone https://github.com/NVIDIA/physicsnemo-sym.git

# 既存 PyPI 版の削除（必要なら）
python -m pip uninstall -y nvidia-physicsnemo nvidia-physicsnemo.sym

# editable install
cd ~/Downloads/physicsnemo
python -m pip install -e .

cd ~/Downloads/physicsnemo-sym
python -m pip install -e . --no-build-isolation

# 追加依存
python -m pip install numba
python -m pip install --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --upgrade nvidia-dali-cuda130

# example 実行
cd ~/Downloads/physicsnemo/examples/cfd/ldc_pinns
python -u train.py

12. まとめ

今回のポイントは次の3点でした。

  1. PyPI 版と GitHub source 版を混在させない
  2. core と sym の両方を source / editable install に揃える
  3. DiT の不要 import を避ける

PhysicsNeMo はそのままでも入りますが、example 実行まで考えると、環境によっては追加調整が必要でした。
同じように詰まっている方の参考になれば幸いです。

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