RTX 5090 - Pytorch - Tensorflow

1) RTX 5090 호환 파이토치 버전 설치.

 (venv) E:\Example> pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

 (venv) E:\Example> pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

 

2) 파이토치 설치 후 Pytorch가 RTX 5090을 인식하는지 확인하는 방법

(venv) E:\Example>  python -c "import torch; print('CUDA 사용 가능:', torch.cuda.is_available()); print('장치 이름:', torch.cuda.get_device_name(0))"
CUDA 사용 가능: True
장치 이름: NVIDIA GeForce RTX 5090

------- 사용 가능시 위와 같이 장치 이름과 Cuda True 라고 뜬다. 

 

3) 파이토치(Pytorch) 중심의 생태계

 현재 거의 모든 생성형 Ai 모델 (Stable Diffusion, Flux, WanX 등)은 파이토치로 개발된다. 텐서플로우는 기업용 대규모 서버나 특정 산업 분야에 쓰이지만, 이미지/영상 생성 Ai 분야는 파이토치가 표준. ComfyUI는 파이토치 엔진을 직접 사용. 텐서플로우의 경우 특정 노드에서 사용하는 경우가 있지만 RTX 5090은 텐서플로우와 윈도우에서 호환되지 않는다.

 

4) 2. RTX 5090과 Blackwell 아키텍처 지원
RTX 5090은 새로운 **Blackwell 아키텍처(sm_120)**를 사용합니다.
 초기에는 호환성 문제가 있었지만, 최신 ComfyUI Portable 버전이나 PyTorch 2.7+ 및 CUDA 12.8 이상 환경에서는 RTX 5090을 완벽하게 인식합니다. 덕분에 32GB에 달하는 엄청난 VRAM을 활용해 Flux 같은 고사양 모델이나 **고해상도 영상 생성(WanX 등)**을 끊김 없이 할 수 있는 것이죠.

 

5) 텐서플로우의 경우 특정 노드에서 사용하는 경우가 있지만 RTX 5090은 텐서플로우와 윈도우에서 호환되지 않는다. 따라서 텐서플로우 기반 소프트웨어는 RTX 5090을 윈도우에서 지원하지 않는다.