使用5080显卡运行官方桌面版comfyui，起初正常跑图，跑了十几张图后开始报错，是pytorch版本的问题吗

Question

小白使用5080显卡运行官方桌面版comfyui，起初正常跑图，跑了十几张图后开始报错：CUDA error: unknown error
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.
是pytorch版本的问题吗？nvidia驱动安装到最新版。请问该怎么解决

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你遇到的问题 “CUDA error: unknown error” 是一个比较常见的 CUDA 错误，尤其是在使用 NVIDIA RTX 5080 显卡 和 ComfyUI 官方桌面版 时。虽然你已经将 NVIDIA 驱动更新到最新版本，但这个错误可能与多个因素有关，包括但不限于：

• PyTorch 版本不兼容
• CUDA 版本不匹配
• 显卡驱动问题（尽管你已更新）
• ComfyUI 的某些节点或插件存在 bug
• 内存不足或显存泄漏

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✅ 一、首先判断是否为 PyTorch 版本问题

1. 确认当前 PyTorch 版本

在 ComfyUI 启动时，通常会自动加载 PyTorch。你可以通过以下方式查看当前使用的 PyTorch 版本：

# 在 ComfyUI 运行的终端中执行
python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2. 检查 PyTorch 是否支持你的 GPU

确保 PyTorch 是从 NVIDIA 官方渠道安装的，并且支持你的 GPU 架构（RTX 5080 属于 Ampere 架构）。

# 查看 PyTorch 是否支持 CUDA
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出是 False，说明 PyTorch 没有正确安装 CUDA 支持。

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✅ 二、建议的解决方案（按优先级排序）

1. 升级或降级 PyTorch 到兼容版本

✅ 推荐版本：

目前 PyTorch 2.0 或 2.1 通常对 RTX 5080 更友好。

修改后的 pip 命令（推荐）：

pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

注意：根据你的 CUDA 版本选择对应的版本（如 cu118 对应 CUDA 11.8）

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2. 更新 ComfyUI 到最新版本

官方桌面版有时会有 bug，建议你：

• 使用 GitHub 上的最新开发版（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI）
• 或者重新下载并安装最新版的 ComfyUI 桌面版

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3. 设置环境变量以调试 CUDA 错误

为了更准确地定位错误，可以设置以下环境变量：

export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
export TORCH_USE_CUDA_DSA=1

这会使得 CUDA 错误在调用时立即抛出，而不是异步报告。

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4. 检查显卡驱动和 CUDA 版本是否匹配

| 项目 | 建议 | |------|------| | NVIDIA 驱动版本 | 535.113 或以上 | | CUDA Toolkit 版本 | 11.8 或 12.0 | | PyTorch 版本 | 2.1.0+cu118 |

可以通过以下命令查看 CUDA 版本：

nvcc --version

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5. 禁用某些节点或插件

有些插件（如 ComfyUI-Manager、ComfyUI-Video 等）可能在多次运行后导致显存泄漏或内存溢出。尝试：

• 移除或禁用不必要的插件
• 使用默认节点进行测试

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✅ 三、总结：重点解决步骤

1. 升级 PyTorch 到 2.1.0+cu118

   强烈建议 使用与 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch 版本。

2. 设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 和 TORCH_USE_CUDA_DSA=1

   用于捕获精确的 CUDA 错误位置。

3. 更新 NVIDIA 驱动到 535.113 或以上

   确保与 PyTorch 和 CUDA 版本兼容。

4. 使用 GitHub 上的 ComfyUI 最新版本

   官方桌面版可能存在兼容性问题。

5. 排查插件或节点问题

   某些插件可能导致显存泄漏。

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✅ 四、示例修改后的 PyTorch 安装命令（适用于 RTX 5080）

pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

如果你使用的是 CUDA 12.0，请改为：

pip install torch==2.1.0+cu121 torchvision==0.16.0+cu121 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

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✅ 五、其他注意事项

• 避免频繁重启 ComfyUI：可能会导致显存未释放。
• 监控显存使用情况：使用 nvidia-smi 查看显存占用。
• 关闭后台程序：避免其他程序占用 GPU 资源。

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如果你能提供具体的报错信息（如完整日志），我可以进一步帮你分析具体原因。欢迎继续提问！