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 - 通过
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：
- 修改
setup.py中的extra_compile_args，添加-D_LINUX_COMPATIBILITY宏 - 显式指定计算能力：
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=9.0
- 修改
验证方法
- 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())"
备选方案
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
本答案来源于文章《FlashMLA：优化Hopper GPU的MLA解码内核（DeepSeek 开源周第一天）》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样在非Ubuntu系统中安装FlashMLA并避免兼容性问题？
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