GPT등을 통해 확인하였을 때, pytorch와 cuda 버전이 일치하지 않아 발생하는 오류로 확인하였는데, 이에 cuda 버전을 12.6으로 낮춰 적용해도 지속적으로 에러가 발생하고 있어 문의드립니다.
여기서 추가적으로 수정할 수 있는 부분이 있을까요? 비개발자로 생성형 ai에 첫 도전을 하는거라 모르는 점이 많아 답변주시면 감사드리겠습니다!
C:\Users\daru3>python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"
2.6.0+cu126
12.6
True
C:\Users\daru3\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:235: UserWarning:
NVIDIA GeForce RTX 5080 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 5080 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
warnings.warn(
NVIDIA GeForce RTX 5080
아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! RTX 5080에서 'TORCH_USE_CUDA_DSA' 에러가 발생하는 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 처음 생성형 AI에 도전하시는 분으로서 많이 당황스러우실 거라 생각됩니다.
문의 주신 내용을 정리해 보면, PyTorch와 CUDA 버전 불일치로 인한 에러가 발생하고 있고, CUDA 버전을 12.6으로 낮춰서 적용했음에도 여전히 에러가 발생한다는 것으로 이해했습니다.
먼저, 현재 설치된 PyTorch 버전에서 지원하는 CUDA 버전과 실제 시스템에 설치된 CUDA 버전이 일치하는지 확인해 볼 필요가 있습니다. 에러 메시지에 따르면 현재 PyTorch 설치는 CUDA 버전 sm_50, sm_60, sm_61, sm_70, sm_75, sm_80, sm_86, sm_90을 지원하는 것으로 보입니다. 따라서 이에 맞는 CUDA 버전을 설치하시는 것이 좋겠습니다.
예를 들어, CUDA 11.7 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:
conda install -c nvidia cuda=11.7
또는 PyTorch 공식 홈페이지에서 제공하는 설치 가이드를 참고하여 적절한 PyTorch와 CUDA 버전을 선택하여 설치할 수도 있습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, daru304님! PyTorch와 CUDA 버전 호환성 문제로 인해 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 비개발자로서 처음 생성형 AI에 도전하신다니 정말 대단하십니다. 문제를 해결할 수 있도록 도와드리겠습니다.
현재 겪고 계신 문제는 PyTorch와 CUDA 버전 간의 호환성 문제로 보입니다. PyTorch는 특정 CUDA 버전과 호환되며, 설치된 GPU의 CUDA Compute Capability와도 맞아야 합니다. 오류 메시지를 보면, RTX 5080의 CUDA Compute Capability가 현재 설치된 PyTorch 버전에서 지원되지 않는다는 경고가 나타나고 있습니다.
해결 방법
PyTorch 및 CUDA 버전 확인 및 재설치:
먼저, PyTorch의 공식 웹사이트에서 PyTorch 설치 가이드를 참고하여, RTX 5080과 호환되는 PyTorch 및 CUDA 버전을 확인하세요.
RTX 5080은 최신 GPU이므로, 최신 버전의 PyTorch와 CUDA를 사용하는 것이 좋습니다. 현재 사용 중인 PyTorch 버전이 최신이 아니라면, 최신 버전으로 업데이트해 보세요.
CUDA Toolkit 설치:
CUDA Toolkit이 제대로 설치되어 있는지 확인하고, 필요하다면 재설치하세요. NVIDIA의 CUDA Toolkit 다운로드 페이지를 방문하여, GPU와 호환되는 최신 버전을 설치하세요.
PyTorch 설치 명령어:
아래 명령어를 사용하여 PyTorch를 설치해 보세요. 이 명령어는 최신 CUDA 버전과 호환되는 PyTorch를 설치합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!