Usuários que compraram placas da nova geração NVIDIA, como a GeForce RTX 5070 Ti, podem se deparar com o seguinte erro ao tentar rodar projetos com PyTorch e CUDA, como o Fooocus ou outras interfaces com IA generativa:

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

Além disso, pode surgir o aviso:

UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.

Causa do problema

O erro indica que o PyTorch instalado não possui suporte à arquitetura SM da sua GPU. No caso da RTX 5070 Ti, trata-se de uma arquitetura nova (possivelmente Blackwell ou Lovelace Refresh), e o PyTorch está compilado apenas para arquiteturas anteriores (como SM_50 a SM_90).

✅ Solução passo a passo

A solução é instalar uma versão nightly do PyTorch que já foi compilada com suporte às arquiteturas mais recentes e ao CUDA 12.8, exigido por GPUs mais novas.

1. Remova o PyTorch atual

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

2. Limpe o cache do pip (opcional, mas recomendado)

pip cache purge

3. Instale o PyTorch nightly com suporte ao CUDA 12.8

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

4. Verifique a instalação

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"

Saída esperada:

2.7.0.dev2025xxxx+cu128
12.8
True
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti

Se tudo estiver certo, o erro desaparecerá e você poderá usar a GPU corretamente no Fooocus, Stable Diffusion, LLMs, etc.

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💡 Dica extra

Se você estiver usando Pinokio, Fooocus, WebUI, InvokeAI ou outro frontend com interface gráfica para IA, garanta que ele esteja utilizando o ambiente Python com esse novo PyTorch instalado.

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🔍 Referência oficial

A própria equipe do PyTorch mantém instruções atualizadas aqui