2025년 10월 기준 50 시리즈(Blackwell)에서 Pytorch 정식 지원
cuda>=12.8
torch>=2.7
python>=3.9
Troubleshooting
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_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/
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 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.
CUDA 12.8 및 NVIDIA 드라이버 확인
RTX 5080을 지원하려면 CUDA 12.8 이상과 최신 NVIDIA 드라이버가 필요하다.
Ubuntu 24.04 + RTX 5080에 NVIDIA Driver 570 설치하기
나의 경우 nvidia-driver-570, CUDA 툴킷을 통한 설치 모두 NVIDIA 드라이버 설치가 제대로 되지 않았다.검색 결과 `nvidia-driver-570-open`으로 설치 성공했다는 글을 보고 해결하였다. 우선 나의 PC의 사양
sohee-zoe.tistory.com
CUDA + CuDNN 설치하기
관련 포스팅NVIDIA Driver 설치 호환성 확인GPU & CUDA & CuDNN 버전 호환성 확인아래 페이지에 들어가 사용하는 GPU에 맞춰 사용 가능한 CUDA와 CuDNN 버전을 확인한다. CUDA - WikipediaFrom Wikipedia, the free
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PyTorch 최신 Nightly 버전 설치
RTX 5080은 CUDA 12.8 및 sm_120 아키텍처를 지원하지만, 현재 PyTorch의 정식 릴리스는 이를 지원하지 않는다.
따라서 PyTorch의 Nightly 빌드를 설치해야 한다.
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
환경 변수 설정
PyTorch 실행 중 오류가 발생하면 다음 환경 변수를 설정하여 디버깅을 활성화 시킨다.
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
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