【ChatGPT5】：“关于在当前 conda 环境里装 CUDA 12.8”

ChatGPT5-Thinking

好消息：你的报错非常清楚，就是CUDA 版本不匹配导致编译失败。

• 你当前的 PyTorch 是 2.8.0 (CUDA 12.8)

• 但 nvcc（CUDA 编译器）来自系统 CUDA 11.5（日志里写了 CUDA version: 11.5），

• 扩展在编译时要求 nvcc 的主次版本要和 PyTorch 编译所用的 CUDA 一致，于是报：

  RuntimeError: The detected CUDA version (11.5) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.8)
  

下面给你两条“二选一”的修复路径，我把命令写到可直接复制粘贴的程度：

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方案A（推荐，改动最小）：在当前 conda 环境里装 CUDA 12.8，并让编译器用它

# 进入你的环境
conda activate vmamba# 1) 安装与 PyTorch 匹配的 CUDA Toolkit 12.8（不需要root，装在当前env里）
# 优先试 nvidia 官方通道；若不可用，就用 conda-forge
conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.8 -y || conda install -c conda-forge cuda-toolkit=12.8 -y# 2) 让编译用到这个 toolkit（关键！）
export CUDA_HOME="$CONDA_PREFIX"
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"# 3) 自检：这两行应分别显示 12.8 和 12.8
nvcc --version
python - <<'PY'
import torch; print("torch:", torch.__version__, "torch.cuda:", torch.version.cuda)
PY# 4) 重新编译 selective_scan
cd ~/Documents/Research/Mamba_scan/VMamba/kernels/selective_scan
pip uninstall -y selective_scan  # 如果之前装过，先卸
pip install . --no-build-isolation

如果你的显卡是 RTX 2080Ti（SM 7.5）（你以前提过用 2080Ti），建议在编译前再加一行，确保为你的架构生成代码：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"

（3090/3080 用 8.6，4090/4080 用 8.9，A100 用 8.0）

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方案B（更稳但要新建环境）：换成“成熟组合”的版本矩阵

有些同学会用“保守组合”以减少踩坑：Python 3.10 + PyTorch 2.2 (cu121) + CUDA Toolkit 12.1。步骤：

conda create -n vmamba310 python=3.10 -y
conda activate vmamba310# 安装 PyTorch 2.2 对应的 cu121 轮子
pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2# 装匹配的 CUDA 12.1 工具链
conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.1 -y# 环境变量（同理）
export CUDA_HOME="$CONDA_PREFIX"
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"# 回仓库并安装依赖、编 selective_scan
cd ~/Documents/Research/Mamba_scan/VMamba
pip install -r requirements.txt
cd kernels/selective_scan && pip install . --no-build-isolation

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额外小提示

• 你现在用的是 Python 3.13，有些第三方库对 3.13 的轮子还不完全齐全；如果后面再遇到奇怪兼容性问题，建议换成 3.10/3.11 的环境更稳。
• 看到日志里有一个 BFloat16 仅支持 SM80+ 的警告（A100/4090 等），对 2080Ti 这种 SM75 不是致命问题，最多某些 BF16 路径会退化到 FP16/FP32，不影响把内核编译通过。

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按你当前的情况，方案A最快：把 12.8 的 toolkit 装进现在的 vmamba 环境，设置好 CUDA_HOME 再编译，一般就过了。
如果中途还有报错，把新的错误日志贴给我，我继续帮你对症处理。