Blackwell GPU CUDA 오류 수정 - RTX 5090 및 5080 문제 해결

새로운 RTX 5090 또는 5080 Blackwell GPU를 구입했지만 CUDA 오류로 인해 AI 워크로드를 실행할 수 없습니다. ComfyUI가 시작되지 않거나, PyTorch가 GPU를 인식하지 못하거나, 지원되지 않는 아키텍처에 대한 암호 같은 오류가 발생합니다. 새로운 GPU 세대에는 항상 조정 기간이 있으며 Blackwell도 예외는 아닙니다.

빠른 답변: Blackwell CUDA 오류는 일반적으로 오래된 CUDA 툴킷, 호환되지 않는 PyTorch 빌드 또는 드라이버 문제로 인해 발생합니다. CUDA Toolkit 12.8 이상 설치, Blackwell 지원 PyTorch 빌드 사용, 최신 NVIDIA 드라이버 설치, 소프트웨어 스택이 새로운 SM_100 아키텍처를 인식하는지 확인하여 수정하세요. 대부분의 문제는 에코시스템 업데이트가 출시되면서 출시 후 며칠 내에 해결됩니다.

새로운 GPU 아키텍처는 항상 일시적인 호환성 문제를 일으킵니다. 소프트웨어는 새 하드웨어를 인식하고 최적화하기 위한 업데이트가 필요합니다. Blackwell의 SM_100 아키텍처는 Ampere 및 Ada Lovelace와 충분히 달라서 기존 CUDA 코드가 자동으로 작동하지 않습니다. Blackwell GPU에서 AI 워크로드를 실행해 보겠습니다.

Blackwell GPU에 CUDA 오류가 발생하는 이유는?

기술적인 이유를 이해하면 올바른 수정 사항을 적용하는 데 도움이 됩니다.

아키텍처 인식

CUDA 코드는 특정 컴퓨팅 기능을 대상으로 합니다. Ampere는 SM_80 및 SM_86이고, Ada Lovelace는 SM_89이며, Blackwell은 SM_100을 도입합니다.

SM_100 지원 없이 사전 컴파일된 CUDA 코드는 Blackwell에서 실행되지 않습니다. 코드가 다른 아키텍처용으로 컴파일되었으며 GPU가 이를 거부합니다.

이는 PyTorch, TensorFlow 및 사전 빌드된 CUDA 구성 요소가 있는 모든 라이브러리에 영향을 미칩니다. SM_100을 대상으로 하는 새 빌드가 필요합니다.

CUDA 툴킷 버전

CUDA Toolkit 12.8은 Blackwell 지원을 추가합니다. 이전 툴킷 버전은 아키텍처를 인식하지 못합니다.

새 드라이버가 있어도 이전 툴킷 버전은 오류를 일으킵니다. 툴킷은 각 아키텍처를 이해하는 컴파일러와 런타임을 제공합니다.

드라이버 요구 사항

Blackwell GPU에는 드라이버 버전 565 이상이 필요합니다. 이전 드라이버에는 Blackwell 지원이 없습니다.

새로운 Windows 또는 Linux 설치에는 OS의 이전 드라이버가 있을 수 있습니다. 일반적으로 수동 드라이버 설치가 필요합니다.

JIT 컴파일 폴백

PTX 코드가 포함된 경우 CUDA는 인식되지 않는 아키텍처용으로 JIT 컴파일할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 툴킷 지원이 필요하며 항상 사용 가능한 것은 아닙니다.

JIT 컴파일은 사전 컴파일된 코드보다 느리며 복잡한 커널에 대해 항상 작동하지는 않습니다.

AI 워크로드용 Blackwell을 어떻게 설정하나요?

깔끔한 Blackwell 설정을 위해 이 순서를 따르세요.

최신 NVIDIA 드라이버 설치

Windows Update에 의존하지 말고 NVIDIA에서 직접 드라이버를 다운로드하세요. Blackwell GPU용 버전 565 이상을 받으세요.

AI 워크로드에는 Game Ready 대신 Studio Driver를 사용하세요. Studio 드라이버는 안정성과 컴퓨팅 성능을 우선시합니다.

클린 설치는 충돌을 일으킬 수 있는 이전 드라이버 구성 요소를 제거합니다. 설치 프로그램에서 이 옵션을 선택하세요.

드라이버 설치 후 재부팅하여 모든 구성 요소가 제대로 로드되는지 확인하세요.

NVIDIA 제어판을 열고 GPU가 인식되는지 확인하여 설치를 확인하세요.

CUDA Toolkit 12.8 이상 설치

NVIDIA 개발자 사이트에서 CUDA Toolkit 12.8 이상을 다운로드하세요. 이것은 드라이버 및 PyTorch 번들 CUDA와 별개입니다.

설치 중에 이미 드라이버를 설치한 경우 드라이버 구성 요소 선택을 해제할 수 있습니다. 툴킷, 라이브러리 및 도구를 설치하세요.

PATH 환경 변수에 CUDA bin 디렉토리를 추가하세요. 설치 프로그램은 일반적으로 이 작업을 제안합니다.

터미널에서 nvcc --version으로 확인하세요. 12.8 이상이 표시되어야 합니다.

CUDA 12.8용 cuDNN 설치

cuDNN은 최적화된 신경망 프리미티브를 제공합니다. CUDA 툴킷과 일치하는 버전을 다운로드하세요.

CUDA 설치 디렉토리 또는 별도 위치에 추출하세요. cuDNN 위치를 가리키는 환경 변수를 설정하세요.

cuDNN이 없거나 잘못 구성된 경우 PyTorch 또는 TensorFlow가 오류를 발생시키므로 확인은 간접적입니다.

Blackwell 지원 PyTorch 설치

안정적인 PyTorch 릴리스는 새 GPU 지원이 늦습니다. 즉각적인 Blackwell 호환성을 위해 나이틀리 빌드를 사용하세요.

먼저 pip uninstall torch torchvision torchaudio로 기존 PyTorch를 제거하세요.

CUDA 12.8 지원이 포함된 나이틀리를 설치하세요. CUDA 12.8을 대상으로 하는 현재 나이틀리 설치 명령은 PyTorch 웹사이트를 확인하세요.

Python 명령으로 CUDA 가용성을 확인하여 테스트하세요. torch를 가져오고 torch.cuda.is_available()이 True를 반환하는지 확인하세요. torch.cuda.get_device_name(0)이 Blackwell GPU를 표시하는지 확인하세요.

ComfyUI 구성

ComfyUI는 일반적으로 PyTorch가 올바르게 구성되면 작동합니다. PyTorch의 CUDA 기능을 사용합니다.

ComfyUI가 여전히 오류를 발생시키면 이전 구성이 캐시되어 있을 수 있습니다. ComfyUI 디렉토리의 __pycache__ 폴더를 삭제하여 새로운 가져오기를 강제하세요.

컴파일된 CUDA 구성 요소가 있는 사용자 정의 노드는 Blackwell용으로 재컴파일이 필요합니다. 올바른 툴킷을 설정한 후 이러한 노드를 다시 설치하세요.

일반적인 Blackwell CUDA 오류 및 수정 사항은?

특정 오류 메시지는 특정 솔루션을 가리킵니다.

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

이것은 코드가 SM_100 지원 없이 컴파일되었음을 의미합니다. 해결책은 Blackwell 호환 빌드를 얻는 것입니다.

PyTorch의 경우 나이틀리 빌드를 설치하거나 Blackwell 지원이 포함된 안정 버전을 기다리세요.

다른 라이브러리의 경우 GitHub에서 Blackwell 지원 상태를 확인하세요. SM_100 대상으로 소스에서 컴파일해야 할 수도 있습니다.

"RuntimeError: CUDA unknown error"

이 모호한 오류는 일반적으로 드라이버 또는 툴킷 불일치를 나타냅니다. 드라이버, 툴킷 및 라이브러리 버전이 모두 Blackwell을 지원하는지 확인하세요.

드라이버를 깨끗하게 재설치하면 때때로 이 문제가 해결됩니다. 손상된 드라이버 설치는 불명확한 오류를 일으킵니다.

"NVML: Driver/library version mismatch"

드라이버와 CUDA 라이브러리 버전이 일치하지 않음을 의미합니다. 일반적으로 부분 업데이트 후에 발생합니다.

드라이버와 툴킷을 함께 재설치하세요. 버전이 호환되는지 확인하세요.

"Failed to initialize NVML: GPU access blocked"

보안 소프트웨어 또는 Windows 기능이 GPU 액세스를 차단할 수 있습니다. 바이러스 백신이 방해하지 않는지 확인하세요.

Windows 제어된 폴더 액세스가 GPU 작업을 차단할 수 있습니다. AI 도구에 대한 예외를 추가하세요.

사용자 정의 노드 오류

사전 컴파일된 CUDA 코드가 있는 사용자 정의 노드는 업데이트될 때까지 Blackwell에서 실패합니다. 노드는 이전 GPU에서 작동하지만 Blackwell에서는 작동하지 않습니다.

노드에 SM_100 지원이 있는지 확인하세요. 없으면 개발자 업데이트를 기다리거나 직접 소스에서 컴파일하세요.

SageAttention, 사용자 정의 어텐션 커널 및 기타 성능 최적화에는 Blackwell 전용 컴파일이 필요합니다.

Blackwell용 CUDA 코드를 어떻게 컴파일하나요?

일부 도구는 Blackwell 대상으로 수동 컴파일이 필요합니다.

아키텍처 대상 설정

CUDA 코드를 컴파일할 때 아키텍처 플래그에 SM_100을 지정하세요.

nvcc를 직접 사용하는 경우 -gencode arch=compute_100,code=sm_100을 사용하세요.

PyTorch 확장의 경우 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 환경 변수에 "10.0"을 포함하도록 설정하세요.

Triton 커널 컴파일

Triton은 아키텍처에 맞게 자동 컴파일하지만 툴킷이 이를 지원해야 합니다.

CUDA 12.8 이상 툴킷이 설치되면 Triton은 자동으로 Blackwell 커널을 컴파일해야 합니다.

Triton이 오류를 발생시키면 툴킷 설치와 nvcc가 명령줄에서 작동하는지 확인하세요.

PyTorch 확장 빌드

xFormers와 같은 확장은 Blackwell용으로 소스에서 컴파일이 필요할 수 있습니다.

저장소를 복제하고 올바른 CUDA 아키텍처 플래그를 설정하여 빌드하세요.

사전 빌드된 휠은 결국 Blackwell 지원을 포함하겠지만, 출시 직후에는 컴파일이 필요할 수 있습니다.

문제가 지속되면 어떻게 해야 하나요?

일부 문제는 에코시스템 업데이트를 기다려야 합니다.

나이틀리 빌드 불안정성

PyTorch 나이틀리 빌드에는 Blackwell과 관련 없는 버그가 있을 수 있습니다. 이상한 문제가 발생하면 다른 나이틀리 버전을 시도하세요.

최근 나이틀리의 알려진 문제는 PyTorch GitHub를 확인하세요.

제한된 테스트

Blackwell에는 사전 출시 테스트에서 발견되지 않은 엣지 케이스 문제가 있을 수 있습니다. 얼리 어답터가 이를 발견합니다.

재현 가능한 문제를 관련 GitHub 프로젝트에 보고하세요. 귀하의 보고서는 모든 사람에게 도움이 됩니다.

이전 GPU로 폴백

즉각적인 생산성이 필요하면 Blackwell 에코시스템이 성숙해지는 동안 이전 GPU를 사용하세요.

출시 후 몇 주 내에 업데이트가 출시되면서 대부분의 문제가 해결됩니다.

클라우드 인스턴스

Blackwell GPU가 있는 클라우드 제공업체에는 사전 구성된 환경이 있습니다. 로컬 설정이 실패하면 클라우드 인스턴스를 사용하여 로컬 문제를 해결하면서 Blackwell을 사용할 수 있습니다.

드라이버 및 툴킷 호환성을 관리하지 않고 Blackwell 성능을 원하는 사용자를 위해 Apatero.com은 올바르게 구성된 Blackwell 인프라에 대한 액세스를 제공합니다. 얼리 어답터 구성 문제 없이 성능 이점을 얻을 수 있습니다.

Blackwell이 완전히 지원될 때까지 얼마나 걸리나요?

새로운 GPU 세대에 대한 타임라인 기대.

PyTorch 안정 버전 릴리스

일반적으로 GPU 출시 후 1-2개월입니다. PyTorch 2.6 또는 2.7에 안정 버전에 Blackwell 지원이 포함됩니다.

나이틀리 빌드는 그 전에 작동하지만 테스트가 적습니다.

인기 라이브러리

transformers, diffusers, accelerate와 같은 주요 라이브러리는 PyTorch 지원 후 한 달 내에 업데이트됩니다.

소규모 라이브러리는 유지 관리자 활동에 따라 다릅니다. 일부는 빠르게 업데이트되고 일부는 지연됩니다.

ComfyUI 및 노드

Core ComfyUI는 PyTorch가 작동하면 작동합니다. 사용자 정의 노드는 개발자 대응에 따라 다릅니다.

인기 노드는 일반적으로 몇 주 내에 업데이트됩니다. 중요한 노드를 테스트하세요.

전체 에코시스템

출시 후 약 2-3개월이면 전체 에코시스템이 Blackwell을 잘 지원합니다. 얼리 어답터는 이 기간 동안 문제를 해결합니다.

자주 묻는 질문

이전 CUDA 툴킷을 Blackwell에서 사용할 수 있나요?

아니요, CUDA 12.8 이상이 필요합니다. 이전 툴킷에는 Blackwell 아키텍처 지원이 포함되어 있지 않으며 오류가 발생합니다.

nvidia-smi는 GPU를 표시하는데 PyTorch가 인식하지 못하는 이유는?

nvidia-smi는 드라이버를 사용하고 PyTorch는 호환되는 CUDA 라이브러리가 필요합니다. Blackwell 드라이버와 일치하도록 CUDA 12.8 지원이 포함된 PyTorch를 설치하세요.

Blackwell에는 안정 버전 PyTorch가 나이틀리보다 나은가요?

처음에는 나이틀리가 Blackwell 지원이 있는 유일한 옵션입니다. 안정 버전에 Blackwell이 포함되면 신뢰성을 위해 안정 버전을 선호하세요.

4090에서 5090으로 전환할 때 모든 것을 다시 설치해야 하나요?

예, CUDA 아키텍처 변경에는 툴킷 업데이트와 라이브러리 재빌드가 필요합니다. 업그레이드가 아닌 새로운 설정으로 처리하세요.

기존 ComfyUI 워크플로가 Blackwell에서 작동하나요?

워크플로 자체는 GPU에 구애받지 않습니다. 그러나 CUDA 코드가 있는 노드는 Blackwell 호환 버전이 필요합니다. 핵심 기능은 PyTorch가 작동하면 작동합니다.

사용자 정의 노드가 Blackwell을 지원하는지 어떻게 알 수 있나요?

노드의 GitHub에서 SM_100, Blackwell 또는 CUDA 12.8에 대한 언급을 확인하세요. 언급이 없으면 아직 지원하지 않는다고 가정하고 신중하게 테스트하세요.

오류를 수정한 후 Blackwell이 예상보다 느린 이유는?

최적화되지 않은 코드 경로가 이를 일으킬 수 있습니다. JIT 컴파일된 폴백이 아닌 Blackwell 최적화 라이브러리가 있는지 확인하세요. 또한 전원 및 온도 설정을 확인하세요.

Blackwell과 함께 여러 GPU 세대를 함께 실행할 수 있나요?

예, CUDA는 다른 아키텍처의 여러 GPU를 사용할 수 있습니다. 그러나 툴킷이 모두 지원해야 합니다. CUDA 12.8은 모든 최신 세대를 지원합니다.

소프트웨어가 준비될 때까지 Blackwell 구매를 기다려야 하나요?

즉각적인 안정성이 필요하면 2-3개월 기다리면 마찰이 줄어듭니다. 얼리 어답터는 문제 해결을 예상해야 합니다. 이러한 문제를 해결하는 것을 즐긴다면 진행하세요.

Blackwell 관련 버그를 효과적으로 보고하려면?

GPU 모델, 드라이버 버전, CUDA 버전, 라이브러리 버전 및 전체 오류 메시지를 포함하세요. 재현 가능한 단계는 개발자가 빠르게 문제를 수정하는 데 도움이 됩니다.

결론

Blackwell CUDA 오류는 새로운 아키텍처에 대한 정상적인 성장통입니다. 수정은 간단하지만 전체 CUDA 스택을 업데이트해야 합니다.

CUDA 12.8 이상 툴킷, 최신 드라이버 및 PyTorch 나이틀리 빌드를 설치하세요. SM_100 대상으로 사용자 정의 CUDA 코드를 재컴파일하세요.

몇 주에서 몇 달 내에 에코시스템이 Blackwell을 완전히 지원하고 이러한 설정 문제가 사라집니다. 그때까지 나이틀리를 사용하고 가끔 문제 해결에 대비하세요.

Blackwell의 성능 이점은 초기 설정 노력의 가치가 있습니다. 올바르게 구성되면 이러한 GPU는 AI 워크로드에 상당한 개선을 제공합니다.

문제 해결보다 작동하는 시스템을 선호하는 사용자를 위해 Apatero.com은 전문적으로 유지 관리되는 인프라를 통해 Blackwell 액세스를 제공합니다. 얼리 어답터 구성 작업 없이 성능을 얻을 수 있습니다.