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 - とおす
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::
- 修正
setup.py正鵠を得るextra_compile_args追加-D_LINUX_COMPATIBILITY宏 - 显式指定计算能力：
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=9.0
- 修正
検証方法
- 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())"
オプション
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
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样在非Ubuntu系统中安装FlashMLA并避免兼容性问题？
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