Stable DiffusionでCUDAエラーが発生した場合の対処法 – NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU

Stable Diffusion（StabilityMatrix）で画像生成を試みた際に、CUDAエラーが発生する問題について説明します。このエラーは、特にGPUやCUDA環境に関連するものです。問題解決のために試すべき方法を以下で紹介します。

エラーの概要と原因

質問者が遭遇したエラー「RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device」は、CUDAが現在のGPUに対応していない場合に発生することがあります。特に、NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPUのようなAmpere世代のGPUを使用している場合、CUDAバージョンやドライバの非互換性が原因であることが考えられます。

また、CUDA 12.xや12.1を使用している場合は、PyTorchがそのバージョンに完全に対応していないことも問題を引き起こす可能性があります。

解決方法

このエラーを解決するために試すべき方法は以下の通りです。

• CUDAバージョンを下げる：現在使用しているCUDA 12.xではなく、CUDA 11.8またはそれ以前のバージョンにダウングレードすることで、問題が解消されることがあります。
• PyTorchの再インストール：PyTorchをCUDA対応バージョンで再インストールし、バージョンに適切なドライバをインストールすることが有効です。
• ドライバのアップデート：最新のNVIDIAドライバをインストールすることで、CUDAの非互換性が解消される場合があります。特にCUDA 12.x対応のドライバを確認してください。
• CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1の設定：デバッグ時に「CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1」を設定することで、エラーの発生箇所を特定する手助けになります。

動作確認後の設定

これらの方法を試しても問題が解決しない場合、PyTorchやCUDAの設定を見直し、さらにGPUの設定を確認することが重要です。また、最新の公式パッチやバージョンアップデートを定期的にチェックして、使用しているソフトウェアやドライバとの互換性を保つことが推奨されます。

まとめ

Stable Diffusionで発生するCUDAエラーは、主にドライバやCUDAバージョンの非互換性が原因です。最新のドライバのインストールや、CUDAバージョンを下げることで問題が解消されることがあります。手順に従って試してみることで、スムーズに画像生成ができるようになるでしょう。