CUDA 12.4修复路径 | AI生成和翻译
工作站当前堆栈：
Driver: 580.126.20 (支持 CUDA 12.0–13.0)
torch: 2.11.0+cu130
triton: 3.6.0
sglang: 0.5.9
Python: 3.11 (虚拟环境中无 pip)
GPU: RTX 4070 (sm_89, Ada Lovelace)
问题链条：torch 2.11.0 固定了 triton>=3.5，而 Triton 3.5/3.6 的 JIT 在 CUDA 13.0 和 sm_89 上会崩溃。不使用 --no-deps 无法降级 triton，即使降级，torch 也可能在运行时拒绝它。
三种修复方案，按优先级排列：
1. 最干净 —— 使用 CUDA 12.4 轮子创建新虚拟环境：
Driver 580.x 向后兼容 CUDA 12.x。
torch 2.5.1+cu124 + triton 3.1.0 = 在 Ada 上已知稳定。
sglang 0.4.x 与该组合兼容。
2. 最快 —— 在现有虚拟环境中安装 vLLM：
pip install vllm — 它会自带经过验证的堆栈。
但可能与现有 sglang 依赖项冲突。
3. 有风险 —— 使用 --no-deps 固定 triton 版本：
pip install --no-deps triton==3.4.0
Torch 可能在运行时拒绝它。不稳定。
方案一最可靠。需要我在工作站上设置一个带有 cu124 轮子的新虚拟环境吗？