ComfyUI 다중 GPU 사용 가이드: GPU 1 지정, --cuda-device 설정 및 다중 서버 구동
Windows 및 Linux 환경에서의 ComfyUI 다중 GPU(멀티 GPU) 구성 방법. --cuda-device 매개변수를 이용한 GPU 1 지정 및 포트별 다중 프로세스 독립 가동법.
다중 그래픽카드(멀티 GPU) 장착 환경에서 comfyui use gpu 1, comfyui --cuda-device, 또는 comfyui 두 개 그래픽카드 구성을 하려는 경우 다음 조치 방법을 따르십시오.
- 기본 원칙으로, 단일 이미지 생성 워크플로는 쪼개지지 않고 지정된 단 하나의 GPU 장치에서만 연산이 돌아갑니다.
- 2개 이상의 그래픽카드를 알차게 사용하는 가장 직관적인 방법은, 포트(Port) 번호를 달리하여 프로세스를 각각 띄우는 것입니다.
--cuda-device매개변수는 해당 프로세스에 할당할 그래픽카드 번호를 지정하는 가장 확실하고 안전한 방법입니다.
신속 참조 요약
| 목표 작업 | 권장 해결 방안 | 예시 실행 명령어 형태 |
|---|---|---|
| GPU 0 대신 GPU 1을 지정 구동 | 시작 bat/셸 인수에 --cuda-device 1 추가 | python main.py --cuda-device 1 |
| 2장의 그래픽카드로 각각 렌더링 동시 가동 | 포트를 달리하여 두 개의 인스턴스 실행 | --cuda-device 0 --port 8188 및 --cuda-device 1 --port 8189 |
| 모든 GPU를 맵핑하되 기본 연산 우선순위만 지정 | 시작 인수에 --default-device 사용 | python main.py --default-device 1 |
| 하나의 KSampler 연산을 여러 GPU로 자동 분산 | 기본 노드 환경에서는 미지원 | 멀티 GPU 전용 가속 커스텀 노드 활용 필요 |
다중 GPU의 동작 레이어 구분
사용자가 많이 혼동하는 세 가지 개념을 명확히 정의하는 것이 좋습니다.
- 단일 GPU 타겟팅: 프로세스가 어느 한 그래픽카드만 물고 연산하게 지정.
- 다중 서버 기동(멀티 인스턴스): 포트 8188과 8189를 열고 브라우저 2개 창을 띄워 각각 다른 그래픽카드로 연산. (강력 권장하는 실용적 다중화 방식)
- 단일 연산 분산: 하나의 렌더링 과정을 복수 그래픽카드가 합쳐서 연산하는 형태 (기본 환경에서는 미지원).
설정 및 기동 수순
1단계: 장치 번호 인지
명령 프롬프트를 켜고 아래 명령어를 쳐서 본인의 그래픽카드 인덱스 번호를 확인합니다.
nvidia-smi기본 주 메인카드가 0번, 두 번째 보조 카드가 1번으로 잡힙니다.
2단계: --cuda-device 단일 프로세스 인가
수동 설치 환경:
python main.py --cuda-device 1Windows 포터블 에디션:
실행 배치파일(bat)을 켜고 main.py 경로 뒤에 한 칸 띄우고 옵션을 넣습니다.
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --cuda-device 1※ 매개변수로 --cuda-device 1을 넘겨주면, 해당 파이썬 프로세스 내에서는 오직 1번 그래픽카드만 수집되어 인식하므로 ComfyUI 로그상에 cuda:0으로 출력될 수 있으며 이는 정상입니다.
3단계: 포트를 분할한 다중 서버 동시 기동
포트 충돌을 막기 위해 포트 옵션을 분리하여 두 번 시작합니다.
서버 A (GPU 0 전용):
python main.py --cuda-device 0 --port 8188서버 B (GPU 1 전용):
python main.py --cuda-device 1 --port 8189그 후 웹브라우저 주소창에 아래를 따로따로 치고 들어가면 독립된 렌더링 가속 환경을 각각 사용할 수 있습니다.
http://127.0.0.1:8188http://127.0.0.1:8189
실무 팁: 유저 설정 폴더 경로 지정 분리
매일 다중 서버를 가동해야 한다면 브라우저 탭 세션 꼬임을 방지하기 위해 --user-directory 매개변수도 각자 다르게 주어 시작하는 것을 적극 제안합니다.
예시:
python main.py --cuda-device 0 --port 8188 --user-directory user-gpu0
python main.py --cuda-device 1 --port 8189 --user-directory user-gpu1관련 가이드
실제 ComfyUI 환경에서 생긴 문제라면 먼저 무료로 Wonderful Launcher 로 현재 머신을 확인하세요. 런처 안의 복구 흐름, 작업 로그, 실행 환경 점검을 한곳에서 볼 수 있습니다. 크레딧은 이미지 생성과 사용량 기반 도구용입니다.
Wonderful Launcher 다운로드크레딧 요금제 보기Did this fix your issue?
Your answer helps prioritize verified ComfyUI repairs.