Stability MatrixのWindows ROCmエラー対処｜hipErrorInvalidValue

公開日
2026-09-24
更新日
2026-09-24
情報確認日
2026-09-24
編集・運営
Local AI Compass

Windows版Stability MatrixでAMD GPU向けのComfyUIなどを動かした時、`CUDA error: invalid argument` や `hipErrorInvalidValue` がworkflow中に出るなら、GPUを変える前にpackageのPyTorch backendと導入時期を確認します。Stability Matrix v2.16.4のrelease notesは、Windows ROCm PyTorchの7.14.1 buildsで報告されたこの症状と、既存packageに必要なPyTorch更新条件を説明しています。

導入前に確認すること

  • Windowsのバージョン、メモリ容量、GPU/VRAM、空き容量を確認する
  • 最初は軽量モデル、短い質問、少ない同時作業から始める
  • 公式サイトの対応OS、利用規約、モデルのライセンスを確認する

まず結論：appの更新とpackageのPyTorch更新を分ける

Stability Matrix v2.16.4のrelease notesは、ROCm 7.14から7.14.1へ上がった後にWindows ROCm環境で報告された `CUDA error: invalid argument` / `hipErrorInvalidValue` を挙げ、Windows ROCm PyTorchの取得先をAMDのpermanent ROCm 10 package repositoriesへ移したと説明しています。技術ノートによると、すでに7.14.1由来のPyTorchを入れたpackageは、Stability Matrix本体を更新するだけでは移行しません。

確認する症状・条件公式情報で分かること次の確認
`CUDA error: invalid argument` / `hipErrorInvalidValue`Windows ROCm PyTorchの7.14.1 buildsでworkflow中に報告されたpackageがnative ROCmを使い、旧PyTorch環境が残っていないか確認する
Stability Matrixだけの不具合か分からない同じbreakageはStability Matrix外でも観測されたとtechnical notesが記載app固有と決めつけず、PyTorchとROCmの導入条件を確認する
Stability Matrixを更新済みだが再発するapp updateとinstalled package updateは別操作package updateがPyTorchを更新したか、別に確認する

これはWindows AMD上の全workflow・全GPUに共通する障害という意味ではありません。エラー文字列だけでROCmを原因と断定せず、対象packageのbackendとPyTorch indexがnative ROCmかを先に確かめます。

packageのbackendがWindows native ROCmか見分ける

Stability MatrixのHardware Support docsでは、Windows AMDにnative ROCm、ZLUDA、DirectMLという別経路があります。backendはpackageのinstall時にPyTorch Indexで選ばれ、packageのPython Packages dialogから後で確認・変更できます。Windows ROCm自体はexperimentalとして扱われており、GPU名だけで利用可否やworkflowの成功を保証するものではありません。

packageの経路区別の目安この記事のROCm 7.14.1修正
native ROCmWindows AMD向けROCm PyTorch indexを選んでいる条件に一致する場合に確認する
ZLUDA別のAMD向けpackage/runtime経路このROCm PyTorch index変更をそのまま当てはめない
DirectMLDirectML PyTorch経路ROCm 7.14.1修正の対象と決めつけない
CUDA / CPU / Linux ROCm別GPU backendまたは別OSWindows native ROCmと分けて診断する

既存packageへ修正を適用する順番

Stability Matrix本体と、ComfyUIなど個別packageは別々に更新します。v2.16.4以降のappが入っても、すでに作成済みのPython環境が自動で再作成されるとは限りません。release notesが挙げるのは、旧PyTorchを入れたpackage自体を再インストールするか、PyTorchも更新するpackage updateを使う方法です。

  1. package名、Stability Matrix version、表示されているPyTorch Index、Consoleの最初のエラーとtracebackを控える。
  2. Stability Matrix appをv2.16.4以降へ更新する。これは旧package内のPyTorchを更新した証拠にはならない。
  3. Packages画面で対象packageのCheck for Updatesを使い、更新内容がPyTorchも更新するか確認する。ComfyUIのupdate経路もPyTorch更新を含む場合があるが、常に同じとは決めつけない。
  4. PyTorchが旧環境のままなら、package-localの設定・custom nodes・workflow・出力を退避してから、対象packageの再インストールを検討する。
  5. 同じmodel・同じworkflowを小さな設定で一度だけ実行し、エラーが消えたかとConsoleのbackend表示を記録する。

Package updateの完了はアプリ本体のupdateとは別です。Stability Matrix公式Managing Packages docsは、それぞれのpackageに独立したPython環境があり、updateでPython dependenciesが変わる場合があると説明しています。

再インストール前に退避するものを決める

Packageのuninstallは、そのpackage directory内のPython環境、extensionsやcustom nodes、custom filesを削除します。shared model libraryの外側にあるmodelは残りますが、package内に置いたmodel・出力・workflow・設定は場所やsharing設定によって扱いが異なります。PyTorch環境の修復目的で、確認せずに既存packageを削除しないでください。

  • package folder内のcustom nodes、workflow、config、独自script、出力を必要に応じて別の場所へcopyする。
  • Modelsがshared libraryにあるか、package内の実fileかをModel Sharing設定と実際のpathで確認する。
  • ComfyUIをimportした構成なら、Data directoryとpackage folderの違いを先に確認する。
  • 退避が終わるまではUninstall、folder delete、再importを続けない。

Stability Matrix公式docsでは、uninstallでpackage-local filesやextensionも削除され、shared folder外のModelsやImagesは別扱いになると案内されています。モデルの再取得やデータ復元を前提にせず、package-localの保存物を確認してから作業します。

更新後も失敗するときに残す診断情報

backend更新後も同じエラーが出る場合は、原因をROCmだけに固定せず、更新前後を比較できる情報を揃えます。Stability Matrix公式Managing Packages docsは、packageごとのConsoleから起動出力と最初のerror、tracebackを保存する手順を案内しています。

記録する項目例・確認先目的
Stability Matrix versionAbout / release pageapp updateが適用されたか確認する
packageとversionPackages画面、branch/releaseどのPython環境の症状か固定する
GPU backend / PyTorch IndexpackageのPython Packages dialogROCm・ZLUDA・DirectMLを区別する
最初のerrorとtracebackpackage Consoleerror文字列と発生箇所を比較する
再現条件同じmodel・workflow・入力の範囲更新前後で変えた条件を分ける

driverやbackendを同時に何種類も切り替えると、どの変更が効いたか分からなくなります。まずpackage update / PyTorch再構築のどちらを行ったかだけを記録し、なお再現する場合は最初のtracebackを添えてStability Matrix側の案内に沿って報告します。

公式情報

v2.16.4 release notesとtechnical notesは、対象エラーがWindows ROCm PyTorchの特定buildで報告されたことと、旧環境は再インストールまたはPyTorchも更新するpackage updateが必要なことを説明しています。現行のHardware SupportやPackage Manager docsでbackendとデータ保全の条件も確認し、ROCm以外の経路へは一般化しません。

  • Stability Matrix v2.16.4 release - Windows ROCm PyTorchで報告されたCUDA error / hipErrorInvalidValueと、既存packageに必要なPyTorch更新条件を確認できます。
  • Stability Matrix v2.16.4 technical notes - ROCm 7.14.1由来のエラー条件、AMDのROCm 10 package repositoryへの移行、既存packageの再インストール条件を確認できます。
  • Stability Matrix Hardware Support - Windows AMDのnative ROCm、ZLUDA、DirectML、対象package、backend選択と実験的サポートの境界を確認できます。
  • Stability Matrix Managing Packages - app更新とpackage更新の違い、package個別のPython環境、updateとuninstall時に残る・消えるデータを確認できます。
  • Stability Matrix Data Directory - package、shared models、生成画像、設定がどのdirectoryに保存されるか確認できます。

よくある質問

Stability Matrixをv2.16.4以降に更新すれば、既存のComfyUI packageも直りますか？

app updateだけでは既存package内のPyTorchが置き換わったとは限りません。v2.16.4 technical notesは、7.14.1環境の既存packageに再インストール、またはPyTorchも更新するpackage updateが必要と説明しています。

ComfyUI packageを再インストールすればshared modelも消えますか？

shared libraryの外側にあるModelsはpackage directoryとは別ですが、package-localのmodel、workflow、extension、config、出力は削除対象になる場合があります。Model Sharing設定と実際の保存先を確認し、必要なfileを退避してください。

同じエラーならStability Matrixの不具合と考えてよいですか？

そうとは限りません。v2.16.4 technical notesは同じbreakageがStability Matrix外でも観測されたと説明しています。Windows ROCm PyTorchの経路か、別backend・package・workflowの問題かを分けてください。

DirectMLやZLUDAでもこのROCm修正を使えますか？

この記事の修正対象はWindows ROCm PyTorchの7.14.1由来のpackage環境です。ZLUDAやDirectMLは別backendなので、packageのPython Packages dialogと公式Hardware Support docsを確認してください。

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