50 系显卡（RTX 5060 Ti / 5070 / 5080 / 5090）驱动版本太旧，ComfyUI 启动或生成直接失败

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.

现象与触发场景

常见触发场景：

• 只装了显卡出厂自带的老驱动，没有更新到 CUDA 12.8/13.0 所需的版本
• 用旧版一键包/旧整合包里的 torch（cu121/cu124/cu126）直接跑 50 系卡
• 系统里同时存在多套驱动残留或用了系统自动推送的旧版 NVIDIA 驱动

根因

• RTX 50 系消费卡属于 Blackwell 架构，计算能力（compute capability）为 12.0，编译目标写作 sm_120；而 cu121/cu124/cu126 这些 torch 构建里根本没有 sm_120 的 kernel 二进制，运行时找不到可用 kernel 就报 no kernel image。
• NVIDIA 官方 CUDA Toolkit 版本与驱动版本是绑定的：CUDA 12.8 GA 要求 Windows 驱动 >= 572.61（或 570.65），CUDA 12.9 GA 要求 >= 576.02，CUDA 13.x 要求 >= 580。驱动低于该下限时，即便 torch 是 cu128 也不能正常初始化。
• ComfyUI 官方在 50 系发售当天发的说明明确写：需要 CUDA 12.8 或更新的 pytorch 构建，低于 12.8 的构建在 50 系上根本无法工作。

解决步骤

已按「最可能有效」排序。请从上往下做，每做完一步用「验证」确认，不要一次改五处。

1. 先确认卡是不是被识别、驱动和 CUDA 版本到底是多少
   打开 cmd/PowerShell 运行 nvidia-smi，看右上角 Driver Version 与 CUDA Version 两个数字。CUDA Version 是这张卡和当前驱动能支持的最高 CUDA 版本，它必须大于等于 torch 构建的 CUDA 版本。再用 ComfyUI 自带的 python 确认 torch 版本。
   nvidia-smi
   nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"
2. 把 NVIDIA 驱动升到 CUDA 12.8/13.0 要求的版本以上
   NVIDIA 官方 CUDA Toolkit Release Notes 的「CUDA 工具包和相应的驱动程序版本」表：CUDA 12.8 GA 需要 Windows 驱动 >= 570.65（Linux >= 570.26），CUDA 12.9 GA 需要 Windows >= 576.02，CUDA 13.x 需要 >= 580。从 NVIDIA 官网下载 GeForce Game Ready 或 Studio 驱动全新安装（勾选“执行清洁安装”），装完重启。注意一个常见混淆：网上不少地方把 572.61 当作 CUDA 12.8 的通用驱动下限，其实 572.61 是 Tesla 数据中心驱动分支的 Windows 版本号（该分支 Linux 为 570.124.06），不是 GeForce 桌面驱动的下限——按 570.65 判断即可。
   nvidia-smi --query-gpu=driver_version,name --format=csv
3. 给 ComfyUI 换上带 sm_120 的 torch 构建（cu128 及以上）
   50 系必须用 cu128 或更高。注意要在 ComfyUI 自己的 python 环境里装：Windows 便携版要用 python_embeded\python.exe，Desktop 版在设置里的终端里装，绝不要装到你系统里另外那套 Python。
   python_embeded\python.exe -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
   python_embeded\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
   python_embeded\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

验证是否修好

补充说明

驱动下限数字来自 NVIDIA 官方 CUDA Toolkit Release Notes 的对应驱动表（CUDA 12.8 GA：Windows >= 570.65、Linux >= 570.26；CUDA 12.9 GA：Windows >= 576.02；CUDA 13.x：>= 580。该表已在本机通过 NVIDIA 官方文档站实际抓取核对）。ComfyUI 官方文档与 blog 均写明 50 系需要 CUDA 12.8+ 的 pytorch 构建。[未核实] 部分社区教程声称“必须 cu130、cu128 跑不了 sm_120”，与官方“12.8 或更新”的说法不一致，本条目以官方为准。

来源

1. [209] （官方文档）　CUDA Toolkit Release Notes — Table 3/4 Corresponding Driver Versions　https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
2. [139] （官方文档）　How to get ComfyUI running on your new Nvidia 5090 or 5080.　https://blog.comfy.org/p/how-to-get-comfyui-running-on-your
3. [210] （官方文档）　CUDA GPU Compute Capability（GeForce RTX 5060 Ti 列在 Compute Capability 　https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
4. [211] （官方 issue）　no kernel image is available for execution on the device · Issue #7677　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/7677

这条报错要用到的东西

按本条报错所属的类别（硬件、驱动、操作系统与非 N 卡环境）列出站内相关的下载包与板块入口。 它们不是「必须下载才能修好」，而是这一类问题里最常要动到的东西；具体怎么做，以上面的解决步骤为准。

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