环境兼容性解决方案
对于非Ubuntu系统（如CentOS/Arch），需采取以下特殊配置：
- 依赖项替代方案::
- 使用conda虚拟环境替代系统Python：
conda create -n flashmla python=3.8 - pass (a bill or inspection etc)
conda install cuda -c nvidia获取兼容的CUDA版本
- 使用conda虚拟环境替代系统Python：
- 内核模块编译::
- modifications
setup.pyhit the nail on the headextra_compile_argsAdd-D_LINUX_COMPATIBILITY宏 - 显式指定计算能力：
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=9.0
- modifications
Validation Methods
- 检查glibc版本：
ldd --version需≥2.31 - 测试基础功能：运行
python -c "import flash_mla; print(flash_mla.test_basic())"
Options
若仍出现兼容性问题，可考虑：
- 使用Docker容器：
docker pull nvidia/cuda:12.6-base - 通过WSL2在Windows环境下部署Ubuntu子系统
This answer comes from the articleFlashMLA: Optimizing the MLA Decoding Kernel for Hopper GPUs (DeepSeek Open Source Week Day 1)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样在非Ubuntu系统中安装FlashMLA并避免兼容性问题？
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