스테이블 디퓨전 WEBUI, COMFYUI 5070 5070ti 5080 5090 에서 사용하기
이번에 5070ti를 구매했는데 스테이블 디퓨전이 정상구동이 안되더라구요. Stability Matrix 사용했는데 RTX 50시리즈는 아직 지원안되는게 많아서 수동으로 작업하면 사용할 수 있어서 정리해봤습니다 5070ti뿐만 아니라 50시리즈는 적용 가능한 부분이니 정식 업데이트 될때까지 이렇게 사용해보시면 될거같아요
🎯 RTX 5070 Ti에서 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 완벽 설정 가이드 | 최신 CUDA & PyTorch 지원
🔍 RTX 5070 Ti GPU 사용자를 위한 Stable Diffusion 완벽한 설정법
RTX 5070 Ti는 NVIDIA의 최신 GPU인 Blackwell 아키텍처를 기반으로 합니다. 뛰어난 성능에도 불구하고 기존 GPU와 달리 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)을 실행할 때 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 이번 글에서는 RTX 5070 Ti 사용자들이 흔히 겪는 문제와 정확한 해결 방법을 명확하게 제시하여, 누구나 쉽게 따라 할 수 있도록 완벽하게 정리했습니다.
🛠️ RTX 5070 Ti에서 발생하는 대표적인 오류
RTX 5070 Ti 사용자들이 Stable Diffusion 모델 사용 시 자주 경험하는 오류는 다음과 같습니다:
- RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available
- CUDA kernel errors might be asynchronously reported
이 오류는 PyTorch의 CUDA 버전과 GPU의 아키텍처 호환성 문제로 인해 발생합니다. RTX 5070 Ti는 CUDA 12.8 이상의 최신 버전을 필수적으로 요구하기 때문입니다.
🧰 RTX 5070 Ti 환경을 위한 필수 준비물
| 항목 | 필수 요구사항 |
|---|---|
| GPU 드라이버 버전 | CUDA 12.8 이상 지원 드라이버 |
| PyTorch 버전 | 최신 Nightly 버전(2.7.0 이상, CUDA 12.8 지원) |
| FP16 지원 여부 | FP16 미지원 (FP32 강제 필요) |
| xformers 사용 여부 | 현재 미지원 (비활성화 필수) |
🌟 RTX 5070 Ti 환경에서 PyTorch 정확히 설치하기
먼저, 터미널을 통해 기존에 설치된 패키지를 모두 삭제하고 다음 명령어로 최신 PyTorch를 설치해야 합니다:
pip uninstall torch torchvision torchaudio xformers -y
pip install --upgrade pip
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128이렇게 최신 CUDA 12.8을 지원하는 PyTorch를 설치하면, CUDA kernel 관련 오류가 사라집니다.
🚨 주의: xformers는 RTX 5070 Ti에서 현재 미지원이므로 설치하면 안 됩니다.
💡 Stability Matrix 환경별 필수 옵션 설정법
다음 표는 RTX 5070 Ti 사용자를 위한 각 WebUI의 필수 옵션 설정을 요약한 것입니다.
| 환경 | 필수 옵션 설정 |
|---|---|
| Stable Diffusion WebUI (Automatic1111) | --no-half --precision full --skip-torch-cuda-test |
| Stable Diffusion WebUI Forge | Force FP32 (UNet, VAE, Text Encoder) 체크, Skip Torch CUDA Test 체크 |
| ComfyUI | Force FP32 (UNet, VAE, Text Encoder) 및 Skip Torch CUDA Test 옵션 체크 |
이 옵션들을 통해 FP16 미지원 문제를 해결할 수 있습니다.
🛑 RTX 5070 Ti에서 xformers 사용 금지
현재 RTX 5070 Ti는 전 세계적으로도 xformers 라이브러리의 공식 지원이 없습니다. 따라서 모든 환경에서 xformers 옵션을 반드시 비활성화하세요.
📌 참고: xformers 공식 지원 GPU 목록 확인하기
💡 Stability Matrix와 Python 가상환경 사용법
Stability Matrix는 별도의 Python 가상 환경(venv, env)을 사용하여 WebUI를 실행합니다. 따라서 각 WebUI마다 별도로 가상환경을 활성화하고 위의 패키지 설치 및 옵션 설정을 진행해야 합니다.
가상 환경 활성화 방법:
# Stability Matrix WebUI 기본
venv\Scripts\activate
# WebUI Forge와 ComfyUI의 경우
env\Scripts\activate❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. RTX 5070 Ti에서 xformers 사용이 안 되는 이유가 무엇인가요?
A. RTX 5070 Ti(Blackwell)는 아직 xformers가 지원하지 않는 최신 GPU 아키텍처입니다.
Q2. 왜 Stable Diffusion 실행 시 CUDA kernel image 오류가 발생하나요?
A. RTX 5070 Ti는 CUDA 12.8 이상의 최신 PyTorch nightly 버전에서만 지원됩니다. 이전 버전을 쓰면 해당 오류가 발생합니다.
Q2. FP32와 FP16의 차이가 무엇인가요?
A. FP32는 32비트 정밀도 연산이고, FP16은 16비트 연산입니다. RTX 5070 Ti는 FP16을 지원하지 않으므로 FP32 강제가 필수입니다.
Q3. Stability Matrix가 무엇인가요?
A. Stability Matrix는 Stable Diffusion을 쉽게 구동하기 위한 올인원 설치 프로그램입니다.
Q2. 왜 PyTorch nightly 버전을 사용해야 하나요?
A. RTX 5070 Ti는 CUDA 12.8과 최신 PyTorch nightly 버전만 지원하기 때문입니다.
Q3. ComfyUI의 옵션 설정이 WebUI Forge와 다른 이유는 무엇인가요?
A. ComfyUI와 WebUI Forge는 옵션을 세분화하여 제공하기 때문에 FP32 옵션 설정 방식이 다릅니다.
Q4. Stability Matrix WebUI와 WebUI Forge의 차이는 무엇인가요?
A. WebUI Forge는 Automatic1111의 WebUI를 기반으로 최적화를 진행한 버전이며, 기본 WebUI 대비 옵션 설정이 더욱 세부적입니다.
Q4. CUDA 12.8은 RTX 5070 Ti에서만 필요한가요?
A. 아닙니다. RTX 5070 Ti를 포함한 Blackwell 아키텍처의 모든 GPU가 CUDA 12.8 이상을 필요로 합니다.
Q5. 왜 "CUDA kernel image" 오류가 나타나는 건가요?
A. GPU와 PyTorch 버전, CUDA 버전의 호환성 문제가 원인이며, 반드시 CUDA 12.8 이상의 PyTorch nightly를 설치해야 합니다.
Q5. Stability Matrix 포터블 버전도 위 옵션이 필수인가요?
A. 네. 포터블 버전에서도 반드시 위 옵션이 필요합니다.
Q6. xformers 옵션이 WebUI Forge에 없는 이유는 무엇인가요?
A. WebUI Forge는 자체적으로 메모리 최적화 기능을 내장하고 있어 xformers 옵션 자체가 없습니다.
Q7. RTX 5070 Ti 이외 다른 GPU에서도 이 옵션을 써야 하나요?
A. 아니요. 이 옵션들은 RTX 5070 Ti 등 Blackwell GPU 전용입니다.
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