Ubuntu Server 26.04 + 5060 TI - Slow-fire hacking next

大学時代、お金とメモリはあっても困らないとよく言っていた。Windows 95の時代（ギリ、コンベンショナルメモリ640KBの時代)、確か32MB（ギガじゃない）のSIMMが一枚30万超え。今や、お金とメモリに加えて、OSと畳は新しい方がいいと思う。

閑話休題

マシン整理の過程で、5060 TIのマシンのUbuntu Serverをクリーンインストール。普通にドライババージョンも上がり、CUDA 13.2になっていた。

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| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+—————————————————————————————–+

しかし、PytorchのTorch Audioはまだ、13.2には無いっぽい。

イメージはこちら。PyTorch は2.12。

PyTorch は2.12。

comfyui | ## ComfyUI-Manager: installing dependencies done.
comfyui | ** ComfyUI startup time: 2026-05-18 11:48:56.068
comfyui | ** Platform: Linux
comfyui | ** Python version: 3.12.3 (main, Mar 23 2026, 19:04:32) [GCC 13.3.0]
comfyui | ** Python executable: /opt/venv/bin/python
comfyui | ** ComfyUI Path: /opt/ComfyUI
comfyui | ** ComfyUI Base Folder Path: /opt/ComfyUI
comfyui | ** User directory: /opt/ComfyUI/user
comfyui | ** ComfyUI-Manager config path: /opt/ComfyUI/user/__manager/config.ini
comfyui | ** Log path: /opt/ComfyUI/user/comfyui.log
comfyui |
comfyui | Found comfy_kitchen backend cuda: {‘available’: True, ‘disabled’: False, ‘unavailable_reason’: None, ‘capabilities’: [‘apply_rope’, ‘apply_rope1’, ‘dequantize_nvfp4’, ‘dequantize_per_tensor_fp8’, ‘quantize_mxfp8’, ‘quantize_nvfp4’, ‘quantize_per_tensor_fp8’, ‘scaled_mm_nvfp4’]}
comfyui | Found comfy_kitchen backend eager: {‘available’: True, ‘disabled’: False, ‘unavailable_reason’: None, ‘capabilities’: [‘apply_rope’, ‘apply_rope1’, ‘dequantize_mxfp8’, ‘dequantize_nvfp4’, ‘dequantize_per_tensor_fp8’, ‘quantize_mxfp8’, ‘quantize_nvfp4’, ‘quantize_per_tensor_fp8’, ‘scaled_mm_mxfp8’, ‘scaled_mm_nvfp4’]}
comfyui | Found comfy_kitchen backend triton: {‘available’: True, ‘disabled’: True, ‘unavailable_reason’: None, ‘capabilities’: [‘apply_rope’, ‘apply_rope1’, ‘dequantize_nvfp4’, ‘dequantize_per_tensor_fp8’, ‘quantize_mxfp8’, ‘quantize_nvfp4’, ‘quantize_per_tensor_fp8’]}
comfyui | Checkpoint files will always be loaded safely.
comfyui | Total VRAM 15850 MB, total RAM 63950 MB
comfyui | pytorch version: 2.12.0a0+0291f960b6.nv26.04.48445190
comfyui | Set vram state to: NORMAL_VRAM
comfyui | Device: cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti : native
comfyui | Using async weight offloading with 2 streams
comfyui | Enabled pinned memory 57554.0
comfyui | Using sage attention
comfyui | aimdo: src-posix/cuda-funchooks.c:52:DEBUG:aimdo_setup_hooks: hooks successfully installed
comfyui | aimdo: src/control.c:151:INFO:comfy-aimdo inited for GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti (VRAM: 15849 MB)
comfyui | DynamicVRAM support detected and enabled
comfyui | Python version: 3.12.3 (main, Mar 23 2026, 19:04:32) [GCC 13.3.0]
comfyui | ComfyUI version: 0.21.1
comfyui | comfy-aimdo version: 0.3.0
comfyui | comfy-kitchen version: 0.2.8
comfyui | ComfyUI frontend version: 1.43.18
comfyui | Asset seeder disabled

何もZ-image Turboでのテスト

上がnvfp4、下がbf16。nvfp4だと5秒切っている。

ただ、CUDA13.0でも同じだったので、無理に上げなくてもと言う感じ。

Z-image Turbo + RTX Video Super Resolutionでのテスト

上がnvfp4、下がbf16。やはりnvfp4だと5秒切っている。

DGX Sparkでは、RTX Video Super Resolutionは動かない。DGX SparkでUpscaleすると8秒くらい。しかし、8秒でも全然いい。

というわけで、5060 TIは、イメージビルドするときだけオンにすることに。。。というか、冬までお休みか、甥っ子のところに里子に出すかもしれない。

それにしても、この方、もし実在したら、めっちゃ忙しい人かもしれない。

なんで入れ直したかというと。。。常時オンにしないにしてもバックアップが必要。Kooiaでのフォルダパスを合わせたかったかだけ。ほんと、Kopia知ったら、ファイルバックアップは、kopia以外はありえないと思う。

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