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【笔记】Windows 安装 Triton 的工作记录（之二）

news 2025/8/28 10:34:07

之前的探索：

Windows 安装 Triton 的工作记录-CSDN博客

因为 triton 目前只支持在 Linux 或 WSL 上用 pip install triton 直接安装：

triton · PyPI

下面给出在 Windows 10/11 上 安装 Triton 的完整流程。核心路径是：

先装好 VC++ 运行时与编译工具链；
创建 Python ≥3.10 的虚拟环境并装好 PyTorch（CUDA ≥12）；
从 Hugging Face 镜像下载对应 Python 版本的预编译 .whl 后 pip 本地安装；
Python 中 import triton 验证。

下述步骤全部亲测 2025-08-27 可用，如遇版本迭代，只需把文件名替换成下载页最新即可。

一、系统准备

项目	要求
操作系统	Windows 10/11 64-bit
GPU 驱动	≥ 535.x（支持 CUDA 12.4）
Python	3.10 – 3.12（推荐 3.10/3.11）
包管理器	pip ≥ 23
编译工具	Visual Studio Build Tools 2022（MSVC 14.3x）

二、安装 Visual Studio Build Tools（一次性操作）

下载安装器
https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe
启动后勾选
• “Desktop development with C++” 工作负载
• 右侧确保勾选 MSVC v143、Windows 10/11 SDK、CMake
安装完成后，重启电脑，让环境变量生效。

三、创建 Python 虚拟环境（示例用虚拟环境）

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate

或者 conda/miniconda 虚拟环境：

conda create -n triton python=3.11 -y
conda activate triton

四、安装 PyTorch（比如 CUDA 12.4 预编译版）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

五、下载 Triton Windows 预编译包

madbuda/triton-windows-builds 在主

打开镜像目录
madbuda/triton-windows-builds at main
找到与你的 Python 版本匹配的 .whl
例：triton-3.2.0-cp311-cp311-win_amd64.whl（Python 3.11）
点击文件名 → 右键“下载”到本地，例如 D:\pkgs\。

Triton 预编译包需严格匹配 Python 版本，否则安装失败，对应关系如下：

Triton 版本	支持 Python 版本（对应 `.whl` 文件名标识）
2.1.0	3.10（`cp310`）、3.11（`cp311`）
3.0.0	3.10（`cp310`）、3.11（`cp311`）、3.12（`cp312`）

打开浏览器，访问 madbuda/triton-windows-builds 仓库，页面中列出了所有可用文件，核心 .whl 文件及说明如下表：

文件名称	支持 Python 版本	Triton 版本	文件大小	适用场景
triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl	3.10	2.1.0	314 MB	需要兼容旧版本项目，依赖 Triton 2.x 特性
triton-2.1.0-cp311-cp311-win_amd64.whl	3.11	2.1.0	555 MB	Python 3.11 用户，需 2.x 版本稳定性
triton-3.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl	3.10	3.0.0	24 MB	追求轻量安装，需 3.x 新特性（如优化编译速度）
triton-3.0.0-cp311-cp311-win_amd64.whl	3.11	3.0.0	24 MB	Python 3.11 用户，轻量 + 新特性需求
triton-3.0.0-cp312-cp312-win_amd64.whl	3.12	3.0.0	24 MB	Python 3.12 用户，最新版本兼容

2.2 选择并下载 .whl 文件

版本选择原则：
- 优先匹配当前 Python 版本（例如 Python 3.11 需选择文件名含 cp311 的文件）。
- 若用于 ComfyUI 等工具，推荐选择 triton-2.1.0-cp311-cp311-win_amd64.whl（与 madbuda 提供的 python_3.11.9_comfy.zip 配套，兼容性最佳）。
- 若为新项目开发，建议选择 Triton 3.0.0（文件更小，支持更多优化功能）。
下载操作：
- 在目标文件右侧点击 “xet” 按钮（部分浏览器显示为 “下载” 图标），即可开始下载。
- 建议将文件保存至易于查找的目录（如 D:\Triton-Wheels），避免后续安装时路径过长。

六、本地安装 Triton

在刚才的虚拟环境终端里执行：

cd D:\pkgs
pip install triton-3.2.0-cp311-cp311-win_amd64.whl

若提示缺 cmake 或 ninja，先 pip install cmake ninja 再重试。

七、验证安装

CMD

进入 python 环境验证：

import triton
# 查看 Triton 版本
print(f"Triton 版本: {triton.__version__}")

PowerShell

进入 python 环境验证：

python - << "EOF"
import triton, torch
print("Triton version:", triton.__version__)
print("Torch CUDA available:", torch.cuda.is_available())
EOF

正常输出类似：

Triton version: 3.2.0

八、常见问题速查

现象	解决
`cl.exe` 不是内部或外部命令	环境变量未生效，重启终端或手动把 `C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools\VC\Tools\MSVC\*\bin\Hostx64\x64` 加入 PATH
`ImportError: DLL load failed`	安装最新 VC++ Redistributable：https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe
GPU 检测不到	升级 NVIDIA 驱动到 ≥535.x，并确认 `nvidia-smi` 能看到显卡
版本不匹配	重新下载与 Python 版本完全对应的 `.whl`

至此，Windows 原生 Triton 环境已就绪，可直接运行基于 Triton 的 Python 脚本。

另外我们也发现一个问题，Windows 安装 Triton 之后，Triton 对 CUDA 的支持似乎有问题，可能是因为实验的 CUDA 版本过高的因素（CUDA 13.0），也可能是 Triton 在 Windows 平台对 CUDA 的支持本就不好导致，所以对于 CUDA 的支持正在积极地探索中，敬请关注后续博客更新。

其他参考文献：