WhisperのCUDA対応
Whisperアプリは「CUDA対応かどうか」を判断して、cuda（GPU） か cpu を自動で選びます。配布時の補足
このようにコードで自動切替しているため、配布時にユーザーへ伝えるべきことは以下のようになります：
ユーザーに伝えるべきこと
本アプリは、NVIDIA製GPUを搭載しCUDA対応ドライバーとPyTorch（CUDA版）がインストールされている場合、自動的にGPUを使って高速動作します。
GPUをお持ちでない場合でも、CPUで通常通り動作します。
必要に応じて以下をインストールしてください：
1. NVIDIA GPUドライバー
2. CUDA Toolkit（例：11.8）
3. PyTorch（CUDA対応版） https://pytorch.org/get-started/locally/
結論
✅ 配布アプリは自動でCUDA（GPU）とCPUを切り替えます
✅ ユーザーは特別な設定や操作は不要
⚠️ ただしPyTorchのCUDA対応版がインストールされていないとGPUは使われないので、その点だけユーザーに案内があると親切です
GPU搭載のPCならば、1. NVIDIA GPUドライバー
2. CUDA Toolkitは搭載済で追加にインストールする必要はないのではないか
結論から言うと：
✅ 多くのGPU搭載PCでは「NVIDIAドライバー」は入っていますが、
⚠️ 「CUDA Toolkit」や「PyTorch CUDA対応版」は入っていないことがよくあります。
それぞれの説明と必要性：
項目 GPU搭載PCに最初から入っているか 説明
1. NVIDIA GPUドライバー ✅ たいてい搭載済み GPUが使える基本ドライバー（画面表示などにも使われる）
2. CUDA Toolkit ❌ ほとんどの場合、別途インストールが必要 GPUで処理を行うための開発ツール群。PyTorchがCUDA対応で動作するには内部的にこれに依存します。
3. PyTorch（CUDA対応版） ❌ ユーザーが明示的にインストールしない限り入っていない pip install torch ではCPU版になる。CUDA対応版は別途インストールが必要（下記参照）
PyTorchのCUDA対応版のインストール手順（ユーザー向け説明）
PyTorch公式サイトから環境に合ったコマンドをコピーします：
https://pytorch.org/get-started/locally/
例（CUDA 11.8 の場合）：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
✅ 結論まとめ
GPUがあるだけでは、Whisperで高速化されないことが多いです。
「CUDA Toolkit」 と 「PyTorch CUDA対応版」 を手動で入れる必要があります。
アプリ側の自動切り替えコードは完璧でも、環境整備はユーザー任せになるため、
必要な環境が整っていないとGPUは使われず、CPUで実行されます。