Blackwell GPU CUDAエラーの修正 - RTX 5090・5080トラブルシューティング

新しいRTX 5090または5080 Blackwell GPUを手に入れたものの、CUDAエラーによりAIワークロードの実行が妨げられている。ComfyUIが起動しない、PyTorchがGPUを認識しない、またはサポートされていないアーキテクチャに関する謎めいたエラーが表示される。新しいGPU世代には常に調整期間があり、Blackwellも例外ではありません。

簡潔な回答: BlackwellのCUDAエラーは通常、古いCUDAツールキット、互換性のないPyTorchビルド、またはドライバーの問題が原因です。CUDA Toolkit 12.8以降のインストール、Blackwell対応のPyTorchビルドの使用、最新のNVIDIAドライバーのインストール、およびソフトウェアスタックが新しいSM_100アーキテクチャを認識していることを確認することで修正できます。ほとんどの問題は、エコシステムの更新が展開されるにつれて、発売から数日以内に解決します。

新しいGPUアーキテクチャは常に一時的な互換性の問題を引き起こします。ソフトウェアは新しいハードウェアを認識し最適化するための更新が必要です。BlackwellのSM_100アーキテクチャはAmpereやAda Lovelaceとかなり異なるため、既存のCUDAコードは自動的に動作しません。Blackwell GPUでAIワークロードを実行できるようにしましょう。

なぜBlackwell GPUでCUDAエラーが発生するのか？

技術的な理由を理解することで、適切な修正を適用できます。

アーキテクチャの認識

CUDAコードは特定のコンピュート能力をターゲットにします。AmpereはSM_80とSM_86、Ada LovelaceはSM_89、そしてBlackwellはSM_100を導入しています。

SM_100サポートなしでプリコンパイルされたCUDAコードはBlackwellでは実行できません。コードは異なるアーキテクチャ用にコンパイルされており、GPUはそれを拒否します。

これはPyTorch、TensorFlow、およびプリビルトCUDAコンポーネントを持つすべてのライブラリに影響します。SM_100をターゲットとした新しいビルドが必要です。

CUDAツールキットのバージョン

CUDA Toolkit 12.8でBlackwellサポートが追加されました。以前のツールキットバージョンはアーキテクチャを認識しません。

新しいドライバーがあっても、古いツールキットバージョンはエラーを引き起こします。ツールキットは各アーキテクチャを理解するコンパイラとランタイムを提供します。

ドライバー要件

Blackwell GPUにはドライババージョン565以降が必要です。古いドライバーにはBlackwellサポートがありません。

新規のWindowsまたはLinuxインストールには、OSからの古いドライバーが含まれている場合があります。通常、手動でのドライバーインストールが必要です。

JITコンパイルフォールバック

PTXコードが含まれている場合、CUDAは認識されないアーキテクチャ向けにJITコンパイルできます。しかし、これにはツールキットのサポートが必要であり、常に利用可能ではありません。

JITコンパイルはプリコンパイルされたコードよりも遅く、複雑なカーネルでは常に機能するとは限りません。

BlackwellをAIワークロード用にセットアップする方法

クリーンなBlackwellセットアップのためにこの手順に従ってください。

最新のNVIDIAドライバーのインストール

Windows Updateに頼るのではなく、NVIDIAから直接ドライバーをダウンロードしてください。Blackwell GPU用のバージョン565以降を取得してください。

AIワークロードにはGame ReadyではなくStudio Driverを使用してください。Studio Driverは安定性とコンピュートパフォーマンスを優先します。

クリーンインストールは競合を引き起こす可能性のある古いドライバーコンポーネントを削除します。インストーラーでこのオプションを選択してください。

ドライバーインストール後に再起動して、すべてのコンポーネントが正しくロードされることを確認してください。

NVIDIAコントロールパネルを開き、GPUが認識されていることを確認してインストールを検証してください。

CUDA Toolkit 12.8以上のインストール

NVIDIAの開発者サイトからCUDA Toolkit 12.8以降をダウンロードしてください。これはドライバーやPyTorchにバンドルされているCUDAとは別です。

インストール中、すでにドライバーをインストールしている場合はドライバーコンポーネントの選択を解除できます。ツールキット、ライブラリ、およびツールをインストールしてください。

CUDA binディレクトリをPATH環境変数に追加してください。インストーラーは通常これを行うことを提案します。

ターミナルでnvcc --versionで確認してください。12.8以上が表示されるはずです。

CUDA 12.8用cuDNNのインストール

cuDNNは最適化されたニューラルネットワークプリミティブを提供します。CUDAツールキットに一致するバージョンをダウンロードしてください。

CUDAインストールディレクトリまたは別の場所に展開してください。cuDNNの場所を指す環境変数を設定してください。

検証は間接的で、cuDNNが見つからないか設定が間違っている場合、PyTorchまたはTensorFlowがエラーを出します。

Blackwell対応PyTorchのインストール

安定版PyTorchリリースは新しいGPUサポートに遅れます。即座のBlackwell互換性のためにナイトリービルドを使用してください。

まずpip uninstall torch torchvision torchaudioで既存のPyTorchをアンインストールしてください。

CUDA 12.8サポート付きのナイトリーをインストールしてください。CUDA 12.8をターゲットとする現在のナイトリーインストールコマンドについては、PyTorchのウェブサイトを確認してください。

PythonコマンドでCUDAの利用可能性を確認してテストしてください。torchをインポートし、torch.cuda.is_available()がTrueを返すことを確認してください。torch.cuda.get_device_name(0)がBlackwell GPUを表示することを確認してください。

ComfyUIの設定

ComfyUIは通常、PyTorchが正しく設定されれば動作します。PyTorchのCUDA機能を使用します。

ComfyUIがまだエラーを出す場合、古い設定がキャッシュされている可能性があります。ComfyUIディレクトリの__pycache__フォルダを削除して、新しいインポートを強制してください。

コンパイルされたCUDAコンポーネントを持つカスタムノードはBlackwell用に再コンパイルが必要です。正しいツールキットをセットアップした後、これらのノードを再インストールしてください。

一般的なBlackwell CUDAエラーと修正方法

特定のエラーメッセージは特定の解決策を示しています。

"CUDA error: no kernel image is available for execution on the device"

これはコードがSM_100サポートなしでコンパイルされたことを意味します。解決策はBlackwell互換のビルドを取得することです。

PyTorchの場合、ナイトリービルドをインストールするか、Blackwellサポート付きの安定版リリースを待ってください。

他のライブラリの場合、GitHubでBlackwellサポート状況を確認してください。SM_100ターゲットでソースからコンパイルする必要があるかもしれません。

"RuntimeError: CUDA unknown error"

この曖昧なエラーは通常、ドライバーまたはツールキットの不一致を示しています。ドライバー、ツールキット、およびライブラリのバージョンがすべてBlackwellをサポートしていることを確認してください。

ドライバーをクリーンに再インストールすると、これが解決することがあります。破損したドライバーインストールは不明確なエラーを引き起こします。

"NVML: Driver/library version mismatch"

これはドライバーとCUDAライブラリのバージョンが一致していないことを意味します。通常、部分的な更新後に発生します。

ドライバーとツールキットを一緒に再インストールしてください。バージョンが互換性があることを確認してください。

"Failed to initialize NVML: GPU access blocked"

セキュリティソフトウェアまたはWindows機能がGPUアクセスをブロックしている可能性があります。アンチウイルスが干渉していないか確認してください。

WindowsのコントロールされたフォルダーアクセスはGPU操作をブロックする可能性があります。AIツールに例外を追加してください。

カスタムノードエラー

プリコンパイルされたCUDAコードを持つカスタムノードは、更新されるまでBlackwellで失敗します。ノードは以前のGPUでは動作しますが、Blackwellでは動作しません。

ノードにSM_100サポートがあるか確認してください。ない場合は、開発者の更新を待つか、自分でソースからコンパイルしてください。

SageAttention、カスタムアテンションカーネル、およびその他のパフォーマンス最適化にはBlackwell固有のコンパイルが必要です。

Blackwell用にCUDAコードをコンパイルする方法

一部のツールはBlackwellターゲットでの手動コンパイルが必要です。

アーキテクチャターゲットの設定

CUDAコードをコンパイルする際、アーキテクチャフラグでSM_100を指定してください。

nvccを直接使用する場合は、-gencode arch=compute_100,code=sm_100を使用してください。

PyTorch拡張の場合は、TORCH_CUDA_ARCH_LIST環境変数に"10.0"を含めるように設定してください。

Tritonカーネルのコンパイル

Tritonはアーキテクチャに対して自動コンパイルしますが、ツールキットがそれをサポートする必要があります。

CUDA 12.8以上のツールキットがインストールされていれば、TritonはBlackwellカーネルを自動的にコンパイルするはずです。

Tritonがエラーを出す場合は、ツールキットのインストールとnvccがコマンドラインから動作することを確認してください。

PyTorch拡張のビルド

xFormersなどの拡張は、Blackwell用にソースからコンパイルが必要な場合があります。

リポジトリをクローンし、適切なCUDAアーキテクチャフラグを設定してビルドしてください。

プリビルトホイールは最終的にBlackwellサポートを含むようになりますが、発売直後はコンパイルが必要な場合があります。

問題が続く場合

一部の問題はエコシステムの更新を待つ必要があります。

ナイトリービルドの不安定性

PyTorchナイトリービルドにはBlackwellとは無関係なバグがある可能性があります。奇妙な問題に遭遇した場合は、別のナイトリーバージョンを試してください。

最近のナイトリーの既知の問題についてはPyTorch GitHubを確認してください。

限られたテスト

Blackwellにはプレリリーステストで発見されなかったコーナーケースの問題がある可能性があります。アーリーアダプターがこれらを発見します。

関連するGitHubプロジェクトに再現可能な問題を報告してください。あなたの報告はすべての人に役立ちます。

以前のGPUへのフォールバック

即座の生産性が必要な場合は、Blackwellエコシステムが成熟する間、以前のGPUを使用してください。

発売から数週間後、更新が展開されるにつれてほとんどの問題は解決します。

クラウドインスタンス

Blackwell GPUを備えたクラウドプロバイダーは事前設定された環境を持っています。ローカルセットアップが失敗した場合、クラウドインスタンスを使用するとローカルの問題を解決しながらBlackwellを使用できます。

ドライバーとツールキットの互換性を管理せずにBlackwellパフォーマンスを望むユーザーのために、Apatero.comは適切に設定されたBlackwellインフラストラクチャへのアクセスを提供します。アーリーアダプターの設定の課題なしにパフォーマンスの利点を得ることができます。

Blackwellが完全にサポートされるまでどのくらいかかるか？

新しいGPU世代のタイムライン予想。

PyTorch安定版リリース

通常、GPU発売から1〜2ヶ月後。PyTorch 2.6または2.7に安定版でBlackwellサポートが含まれます。

ナイトリービルドはそれより前に動作しますが、テストは少なくなります。

人気のライブラリ

transformers、diffusers、accelerateなどの主要なライブラリは、PyTorchサポートから1ヶ月以内に更新されます。

小さいライブラリはメンテナーの活動に依存します。早く更新されるものもあれば、遅れるものもあります。

ComfyUIとノード

コアComfyUIはPyTorchが動作すれば動作します。カスタムノードは開発者の対応によって異なります。

人気のノードは通常数週間以内に更新されます。重要なノードをテストしてください。

完全なエコシステム

発売から約2〜3ヶ月で、完全なエコシステムがBlackwellを十分にサポートするようになります。アーリーアダプターはこの期間中に問題をナビゲートします。

よくある質問

古いCUDAツールキットをBlackwellで使用できますか？

いいえ、CUDA 12.8以降が必要です。古いツールキットにはBlackwellアーキテクチャサポートが含まれておらず、エラーが発生します。

nvidia-smiはGPUを表示するのに、PyTorchが認識しないのはなぜですか？

nvidia-smiはドライバーを使用し、PyTorchは互換性のあるCUDAライブラリが必要です。Blackwellドライバーに一致するCUDA 12.8サポート付きのPyTorchをインストールしてください。

Blackwellには安定版PyTorchとナイトリーのどちらが良いですか？

最初は、ナイトリーがBlackwellサポートを持つ唯一のオプションです。安定版リリースがBlackwellを含むようになったら、信頼性のために安定版を選択してください。

4090から5090に切り替える際、すべてを再インストールする必要がありますか？

はい、CUDAアーキテクチャの変更にはツールキットの更新とライブラリの再ビルドが必要です。アップグレードではなく、新しいセットアップとして扱ってください。

既存のComfyUIワークフローはBlackwellで動作しますか？

ワークフロー自体はGPUに依存しません。ただし、CUDAコードを持つノードはBlackwell互換バージョンが必要です。コア機能はPyTorchが動作すれば動作します。

カスタムノードがBlackwellをサポートしているかどうかはどうやってわかりますか？

ノードのGitHubでSM_100、Blackwell、またはCUDA 12.8について言及がないか確認してください。言及がない場合は、まだサポートしていないと仮定し、慎重にテストしてください。

エラーを修正した後、Blackwellが予想より遅いのはなぜですか？

最適化されていないコードパスがこれを引き起こす可能性があります。JITコンパイルされたフォールバックではなく、Blackwell最適化ライブラリがあることを確認してください。また、電力と熱設定を確認してください。

複数のGPU世代をBlackwellと一緒に実行できますか？

はい、CUDAは異なるアーキテクチャの複数のGPUを使用できます。ただし、ツールキットはそれらすべてをサポートする必要があります。CUDA 12.8はすべての最近の世代をサポートしています。

ソフトウェアが準備できるまでBlackwellの購入を待つべきですか？

即座の信頼性が必要な場合は、2〜3ヶ月待つと摩擦が減ります。アーリーアダプターはトラブルシューティングを予期する必要があります。これらの問題を解決することを楽しむなら、先に進んでください。

Blackwell固有のバグを効果的に報告するにはどうすればよいですか？

GPUモデル、ドライババージョン、CUDAバージョン、ライブラリバージョン、および完全なエラーメッセージを含めてください。再現可能な手順は開発者が問題を迅速に修正するのに役立ちます。

結論

Blackwell CUDAエラーは新しいアーキテクチャの正常な成長痛です。修正は簡単ですが、CUDAスタック全体の更新が必要です。

CUDA 12.8以上のツールキット、最新ドライバー、およびPyTorchナイトリービルドをインストールしてください。カスタムCUDAコードをSM_100ターゲットで再コンパイルしてください。

数週間から数ヶ月以内に、エコシステムはBlackwellを完全にサポートし、これらのセットアップの問題は消えます。それまでは、ナイトリーを使用し、時折のトラブルシューティングに備えてください。

Blackwellのパフォーマンス上の利点は、初期のセットアップ努力に値します。適切に設定されれば、これらのGPUはAIワークロードに大幅な改善を提供します。

トラブルシューティングよりも動作するシステムを好むユーザーのために、Apatero.comはプロフェッショナルにメンテナンスされたインフラストラクチャを通じてBlackwellアクセスを提供します。アーリーアダプターの設定作業なしにパフォーマンスを得ることができます。