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# SelectModelDevice - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Documentation for SelectModelDevice node.

## 개요

SelectModelDevice 노드는 확산 모델이 실행될 장치(CPU 또는 특정 GPU)를 수동으로 선택할 수 있게 해줍니다. 모델을 다른 장치로 이동할 수 있으며, 다른 멀티-GPU 노드와의 충돌을 자동으로 처리합니다.

## 입력

| 매개변수     | 설명                                                                | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위                                                                                           |
| -------- | ----------------------------------------------------------------- | ------ | ----- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model`  | 특정 장치에 배치할 확산 모델입니다.                                              | MODEL  | 예     |                                                                                              |
| `device` | 모델의 대상 장치입니다. 옵션은 사용 가능한 GPU를 기반으로 동적으로 생성됩니다. (기본값: `"default"`) | COMBO  | 예     | `"default"`<br />`"cpu"`<br />`"gpu:0"`<br />`"gpu:1"`<br />... (감지된 GPU마다 `"gpu:N"` 항목 하나씩) |

**매개변수 세부 정보:**

* `"default"`: 이전 SelectModelDevice 노드가 변경했더라도 모델 로더가 할당한 장치로 복원합니다.
* `"cpu"`: 로드 및 오프로드 장치를 모두 CPU로 고정합니다.
* `"gpu:N"`: 로드 장치를 N번째 사용 가능한 GPU로 고정합니다(예: 첫 번째 GPU의 경우 `"gpu:0"`). 오프로드 장치는 로더의 원래 선택으로 복원됩니다.

**중요 참고 사항:**

* 요청한 장치가 현재 시스템에 없으면(예: 2-GPU 시스템에서 만든 워크플로를 1-GPU 시스템에서 여는 경우), 노드는 실패하는 대신 모델을 변경 없이 통과시키고 메시지를 기록합니다.
* 모델이 이미 요청한 장치에 있으면 노드는 빠른 경로를 사용하여 모델을 다시 로드하지 않습니다.
* 모델 로더가 멀티-GPU를 지원하지 않으면(리로드 팩토리 없음), 노드는 모델을 변경 없이 통과시키고 경고를 기록합니다.
* MultiGPU CFG Split 클론이 이미 선택한 장치를 점유하고 있으면 해당 클론은 정리되어 두 모델이 동일한 장치에 바인딩되지 않습니다.
* 특정 장치를 선택하면 노드는 모델의 계산 dtype도 해당 장치에서 지원하는 유형으로 조정합니다.
* 이 노드를 이미 모델을 소비한 노드(예: KSampler) *다음*에 배치하는 것은 권장되지 않습니다. 장치가 원래와 일치하면 이전 노드에서 변경된 상태가 그대로 관찰되기 때문입니다.

## 출력

| 출력 이름   | 설명                                                            | 데이터 타입 |
| ------- | ------------------------------------------------------------- | ------ |
| `model` | 선택한 장치에 배치된 확산 모델입니다. 장치가 유효하지 않거나 사용할 수 없으면 모델은 변경 없이 통과됩니다. | MODEL  |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `d02a8bd9612861cf696f03969fe693088351de5a72ccbd4c1aed405b104eb71e`