ComfyUI에서 멀티 GPU를 안전하게 쓰는 방법

ComfyUI 는 특정 GPU 하나를 선택해서 돌릴 수 있고, 서로 다른 GPU 에 별도 인스턴스 를 띄울 수도 있습니다.

검색어가 comfyui multi gpu 라면 짧은 답은 이렇습니다.

• 일반 workflow 하나는 보통 한 GPU 에서만 돌아갑니다
• 실전에서 멀티 GPU 활용은 포트가 다른 두 ComfyUI 인스턴스 가 가장 안전합니다
• GPU 1을 쓰고 싶다 면 --cuda-device 1 이 가장 명확합니다

빠른 답

먼저 확인

nvidia-smi
python -c "import torch; print(torch.cuda.device_count())"

GPU 개수가 0 이면 멀티 GPU 설정 문제가 아니라 Torch / CUDA 설치 문제부터 해결해야 합니다.

가장 흔한 실전 패턴

1. GPU 하나만 선택해서 실행

python main.py --cuda-device 1

2. GPU 별로 인스턴스 두 개 실행

python main.py --cuda-device 0 --port 8188
python main.py --cuda-device 1 --port 8189

브라우저에서 포트만 다르게 열면 각 GPU 에 다른 큐를 보낼 수 있습니다.

자주 하는 오해

• KSampler 하나가 카드 두 장에 자동 분산된다고 기대함
• VRAM 부족을 멀티 GPU 문제로 착각함
• --default-device 와 --cuda-device 를 섞어 의미를 혼동함

VRAM 이 부족할 때

멀티 GPU 보다 먼저 볼 것:

• 더 작은 해상도
• 더 작은 batch
• --lowvram
• 더 가벼운 모델

관련 문서

• Where to Put Safetensors in ComfyUI
• System Requirements