안녕하세요 현재 RTX5080을 구입하고 Windows로 cuda 12.8, cudnn 9.8.0을 설치 한 후에 Pytorch를 설치 하려고 하는데 설치가 되지 않고 있습니다.. github이나 구글링을 해보고 Chat GPT에 질문을 해봐도 해결이 되지가 않네요.. 검색했을때 내용을 보면 아직 정식 버전이 나온게 없다고 하는데 해결이 아예 안된걸까요? 어디서 정보를 봐야 하는지 모르겠어서.. 혹시 알고 계시는분이 계실까요?
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안녕하세요! RTX 5080에서 PyTorch 설치에 어려움을 겪고 계시는 것 같아 안타깝습니다. 최신 하드웨어에서 PyTorch를 설치하는 것은 때로는 쉽지 않을 수 있습니다.
요약하자면, RTX 5080 GPU를 Windows에서 사용 중이시고 CUDA 12.8과 cuDNN 9.8.0을 설치하셨습니다. 하지만 아직 해당 버전을 공식적으로 지원하는 PyTorch 릴리즈는 없는 상황인 것 같네요.
RTX 5080은 아직 최신 하드웨어라 PyTorch에서 공식 릴리즈로 바로 지원되기는 어려울 것 같습니다. 하지만 곧 지원될 것으로 기대됩니다.
우선은 다음과 같이 해보시는 것을 추천드립니다:
- 가능하다면 안정적으로 지원되는 이전 CUDA, cuDNN 버전(예: CUDA 11.x, cuDNN 8.x)을 사용해보세요.
- PyTorch 나이틀리 빌드 버전을 설치해 시도해보시면 좋을 것 같아요. 나이틀리 빌드는 최신 기능을 포함하고 있어 RTX 5080을 지원할 가능성이 더 높습니다.
pip install --pre torch -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torch_nightly.html - PyTorch 깃허브 이슈를 검색해보시고, 비슷한 문제를 겪는 분들의 해결책이 있는지 찾아보세요.
- PyTorch 포럼이나 Discord에 문의글을 남겨보시는 것도 좋을 것 같습니다. 커뮤니티 분들의 도움을 받으실 수 있을 거예요.
관련 링크:
- PyTorch 깃허브 이슈: GitHub · Where software is built
- PyTorch 포럼: https://discuss.pytorch.org/
- PyTorch 나이틀리 빌드 설치 튜토리얼: 파이토치(PyTorch) 기본 익히기 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean) 의 '나이틀리 빌드로 설치하기' 섹션 참고
RTX 5080은 아직 새로운 하드웨어인 만큼 PyTorch에서 바로 공식 지원되기는 어려울 것 같지만, 위 내용을 참고하시어 설치를 시도해보시길 추천드립니다.
만약 추가 정보가 필요하시다면 PyTorch 포럼에 문의글을 남겨주시면 도움을 드리는데 참고하도록 하겠습니다.
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안녕하세요! RTX5080을 구입하신 후 PyTorch 설치에 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 새로운 하드웨어와 소프트웨어 환경에서의 문제는 정말 답답할 수 있습니다. 요약하자면, RTX5080과 관련된 최신 CUDA 및 cuDNN 버전에서 PyTorch 설치가 잘 되지 않는 상황이시군요.
현재 RTX5080은 최신 GPU이기 때문에, PyTorch가 이를 지원하기 위해서는 최신 CUDA 및 cuDNN 버전과의 호환성이 필요합니다. 하지만, PyTorch의 공식 빌드가 아직 해당 버전을 지원하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 몇 가지 해결책을 시도해볼 수 있습니다.
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PyTorch의 Nightly Build 사용: PyTorch의 정식 릴리스가 최신 하드웨어를 지원하지 않을 때, Nightly Build를 사용해보는 것이 좋습니다. Nightly Build는 최신 기능과 버그 수정을 포함하고 있지만, 안정성은 보장되지 않을 수 있습니다. 설치 방법은 다음과 같습니다.
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128이 명령어는 CUDA 12.8을 사용하는 PyTorch의 Nightly Build를 설치합니다.
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소스에서 직접 빌드: 만약 Nightly Build로도 문제가 해결되지 않는다면, PyTorch를 소스에서 직접 빌드하는 방법도 있습니다. 이는 다소 복잡할 수 있지만, 최신 하드웨어 지원을 위해 필요한 경우가 있습니다. PyTorch GitHub 저장소에서 소스 코드를 클론하고, CUDA 및 cuDNN 경로를 설정한 후 빌드할 수 있습니다.
PyTorch 소스 빌드에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서를 참고하세요.
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커뮤니티 및 포럼 활용: PyTorch 포럼이나 GitHub 이슈 페이지에 질문을 올려보세요. 같은 문제를 겪고 있는 다른 사용자들이나 PyTorch 개발자들이 도움을 줄 수 있습니다.
위의 방법들이 도움이 되길 바랍니다. 더 많은 정보는 PyTorch의 공식 설치 가이드에서 확인하실 수 있습니다. 문제가 지속된다면, 추가적인 정보를 포함하여 다시 질문해 주시면 더 나은 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.
제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 추가적인 질문이 있다면 언제든지 말씀해 주세요. 감사합니다!
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저도 RTX5080 구매하고 찾아보고 이것저것 해봤는데
얘가 cuda 12.8만 지원하는데 현재 pytorch가 12.8 지원 window 버전을 출시하지 않아서 윈도우에서는 설치가 어려운 걸로 보입니다.
저도 이것저것 다 해봤는데 안되네요 ㅠ
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