環境適合ソリューション
Ubuntu以外のシステム（CentOS/Archなど）の場合は、以下の特別な設定が必要です：
- 依存の代替案::
- システムPythonの代わりにconda仮想環境を使う：
conda create -n flashmla python=3.8 - とおす
conda install cuda -c nvidia互換性のあるCUDAバージョンの取得
- システムPythonの代わりにconda仮想環境を使う：
- カーネルモジュールのコンパイル::
- 修正
setup.py正鵠を得るextra_compile_args追加-D_LINUX_COMPATIBILITYマクロ - 計算能力を明示的に指定する：
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=9.0
- 修正
検証方法
- glibcのバージョンを確認する：
ldd --version2.31以上が必要 - 基本機能のテスト：実行
python -c "import flash_mla; print(flash_mla.test_basic())"
オプション
それでも互換性の問題が生じる場合は、検討してみてください：
- Dockerコンテナを使用する：
docker pull nvidia/cuda:12.6-base - WSL2経由でWindows環境にUbuntuサブシステムを展開する
この答えは記事から得たものである。FlashMLA：HopperGPU向けMLAデコード・カーネルの最適化（DeepSeek Open Source Week 1日目）について
