「ローカルでLLMを回したいけど、WindowsだとGPU周りが面倒そう」「WSLからGPUって本当に使えるの？」「NPU搭載PCを買えばもっと速くなる？」——ローカルAIをWindowsで始めようとすると、必ずぶつかる疑問です。

結論から言うと、WSL2からGPUを使うことは以前から可能で、いま実際に動かせます。一方で、一時期広く報じられた「WSL3のNPUパススルー」は誤報でした。この記事では、実際に動く構成と手順だけを扱います。

まず前提を正します。WSLのプロダクトマネージャーCraig Loewen氏は2026年6月23日、X（旧Twitter）で次のように述べました。

As a PSA, there is no such thing as WSL 3! I've seen some articles talking about it, and it's not currently a thing.

（訳：お知らせとして——WSL 3というものは存在しません。いくつかの記事がそれについて書いているのを見かけましたが、現時点でそんなものはありません）

一時期流通した「WSL3のNPUパススルー」「DirectML 2.0」「ベアメタル比3〜5%」といった記述は、Microsoftの公式発表・公式ドキュメントのいずれにも存在しません。

WSL2はHyper-Vの軽量VM上でLinuxカーネルを動かしていますが、GPUについては専用の仕組みでWindows側のドライバに橋渡しされています。WSL内にLinux用GPUドライバを入れる必要はありません。

flowchart TB
    A["PyTorch / Ollama / llama.cpp<br>WSL2 の Linux 内"] --> B["CUDA Toolkit<br>WSL 用"]
    B --> C["WSL2 Linux カーネル<br>GPU 橋渡し層"]
    C --> D["Windows 側 NVIDIA ドライバ"]
    D --> E["物理 GPU"]

ここでよくある失敗が、WSL内でLinux版NVIDIAドライバを入れてしまうことです。橋渡しの仕組みが壊れて nvidia-smi が動かなくなります。入れるのはWindows側のドライバだけです。

必要な作業は3つだけです。

① Windows側にNVIDIAドライバを入れる

通常のGame Ready DriverまたはStudio Driverで構いません。WSL専用の特別なドライバは不要です。

② WSL2でGPUが見えるか確認する

# WSL2 の Linux 内で実行
nvidia-smi

GPU名とドライバのバージョンが表示されれば成功です。ここが通れば9割終わっています。

③ CUDA Toolkit（WSL版）を入れる

PyTorchなどをソースから動かす場合に必要です。必ずwsl-ubuntu向けのリポジトリを使う点に注意してください。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit

GPUが見えていれば、あとは通常のLinuxと同じです。

Ollama（最も手軽）

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run llama3

インストール時にGPUが自動検出されます。ollama run 実行中に別のシェルで nvidia-smi を叩き、メモリが使われていればGPU推論が効いています。

PyTorch

pip install torch
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"   # True なら成功

llama.cpp

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release

ここが2026年6月30日に実際に追加された部分です。WSL container（wslc.exe）を使うと、コンテナにGPUを渡してAIワークロードを動かせます。

# WSL をプレリリース版に更新（WSL 2.9.3 以上が必要）
wsl --update --pre-release

# コンテナにGPUを渡してCUDAが使えるか確認
wslc run --rm --gpus all pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime \
  python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

GPUの受け渡しはContainer Device Interface経由で行われます。プロジェクトごとにCUDAバージョンを切り替えたい場合など、環境を汚さずにAIワークロードを試せるのが利点です。

ただし現時点ではパブリックプレビュー（GAは2026年秋目標）で、Docker Compose未対応です。Composeを使った複数コンテナ構成が必要な場合は、当面Docker Desktopが現実的です。

率直に言うと、WSL経由でNPUを使う公式の仕組みは、現時点で発表されていません。

旧版記事に書いた「NPUパススルー対応」「DirectML 2.0によるAMD XDNA 2 / Intel Core Ultra / Qualcomm NPUの活用」は、誤報に由来する記述でした。Microsoftの公式資料にNPUに関する記載はありません。

Copilot+ PCなどNPU搭載機をお使いの場合、NPUを活用するアプリはWindows側で動かすのが現状の前提です。「WSL内のLinuxからNPUを叩く」構成は、公式には用意されていないと理解しておくのが安全です。

ローカルAIをWSLで動かすなら、NVIDIA GPUを積んだマシンを選ぶのが現時点で最も確実です。

• 「WSL3」も「NPUパススルー」も存在しません。旧版の記述は誤報に基づくものでした
• 一方で WSL2からのGPU利用は以前から可能で、いますぐ動かせます。特別なPCも待機も不要です
• 手順は「Windows側にNVIDIAドライバ → WSL内で nvidia-smi 確認 → CUDA Toolkit（wsl-ubuntu版）」の3ステップ
• Ollama・PyTorch・llama.cppはWSL2上で普通にGPU推論できます。モデルはLinux側のファイルシステムに置くのが鉄則
• 2026年6月30日公開の WSL container（wslc） で、コンテナにも --gpus all でGPUを渡せるようになりました（プレビュー、Compose未対応）
• NPUをWSLから使う公式の手段は現時点でありません。ローカルAI目的ならNVIDIA GPU搭載機が確実です

不要です。むしろ入れてはいけません。 Windows側のドライバをWSL2が橋渡しする仕組みのため、WSL内にLinux版ドライバを入れると nvidia-smi が動かなくなります。WSL内に入れるのはCUDA Toolkit（wsl-ubuntu向け）までです。

まずWindows側でGPUドライバが最新か確認してください。次に wsl --update でWSL本体を更新します。それでも駄目な場合、WSL内にLinux版NVIDIAドライバを入れていないか確認してください。

WSLで動かす前提なら、現時点では効果を期待できません。 WSL経由でNPUを使う公式の仕組みが存在しないためです。ローカルAI用途ならNVIDIA GPUを優先してください。

コンテナで環境を分離したい場合は有用ですが、パブリックプレビュー段階でDocker Compose未対応です。まずはWSL2に直接Ollamaなどを入れる構成で十分実用になります。

📄WSL3は存在しない｜Microsoftが公式否定した誤報の正体とWSL container（wslc）の実際【2026年7月訂正】

📄WSL container（wslc.exe）とは？導入手順と使い方を解説【パブリックプレビュー対応・2026年7月更新】

📄WSL2とWSL3の違いは？——「WSL3」は存在しません｜実際にWSL2に追加されたもの【2026年7月訂正】

📄WSLとは？簡単に図解で解説｜WindowsでLinuxを使うメリットとWSL2インストール手順【2026年版】

• Craig Loewen 氏（WSL プロダクトマネージャー）のX投稿（2026年6月23日）
• Microsoft Windows Command Line Blog — WSL container is now available for public preview
• Microsoft Learn — Comparing WSL Versions（公式・WSL1/2のみ掲載）
• NVIDIA — CUDA on WSL User Guide

• WSL3は存在しない｜誤報の正体とWSL containerの実際
• WSLとは？WindowsでLinuxを使う方法を図解で解説