造成你这个错误的原因有好几种：
CUDA 版本与 PyTorch 版本不匹配
- 你的显卡驱动（NVIDIA Driver）、CUDA 版本和 PyTorch 可能不兼容。
显卡架构不支持当前 PyTorch 版本
- 你的 GPU 可能较老，无法运行当前的 CUDA 代码。
使用的 PyTorch 不是 CUDA 版本
- 可能你的 PyTorch 不是
torch+cuXX 版本，而是 torch 的 CPU 版本。
显卡驱动过旧
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解决方案：
1. 检查 CUDA 和 PyTorch 版本
先运行以下命令检查 PyTorch 和 CUDA 版本：
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"
如果 CUDA 版本显示为 None，说明 PyTorch 没有正确安装 CUDA 版本。
2. 确保安装正确的 PyTorch 版本
如果你的 GPU 支持 CUDA 11.8，建议安装匹配的 PyTorch 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
如果你的 CUDA 是 12.x 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
3. 更新 NVIDIA 驱动
运行：
nvidia-smi
如果 NVIDIA 驱动版本较低（如 470.x），请更新至最新版本（如 535.x 或以上）。
4. 尝试使用 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
在终端运行：
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
然后重新启动 ComfyUI，看是否能解决问题。
5. 检查 GPU 是否兼容
你的 GPU 可能过老，不支持新的 CUDA 代码。可以运行：
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
如果你的 GPU 低于 CUDA Compute Capability 3.5（如 Kepler 架构），那就可能无法支持 PyTorch 的最新版本。
