官网地址 https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=runfile_local

下载runfile

非常好！从帮助信息可以看到，这个CUDA安装器使用的是双横线 -- 选项，但不支持 --no-driver 和 --no-samples 这样的否定选项。

🎯 正确的安装命令

# 创建目标目录（确保路径存在）
sudo mkdir -p /mnt/data/test1/cuda_1204# 只安装Toolkit到指定路径（不安装驱动和内核对象）
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run --toolkit --toolkitpath=/mnt/data/test1/cuda_1204 --silent

📋 为什么这个命令安全？

选项	作用	为什么安全
--toolkit	只安装CUDA Toolkit	不会安装驱动，不影响现有驱动
--toolkitpath	指定自定义安装路径	不会覆盖 /usr/local/cuda
--silent	静默安装，自动接受协议	无需交互，避免误操作

⚠️ 重要说明

这个安装器没有提供 --no-driver 选项，但是：

• 如果你不指定 --driver，它默认不会安装驱动
• 如果你不指定 --kernelobjects，它默认不会安装内核对象

🔧 安装后环境配置

安装完成后，在你的特定环境中设置环境变量：

方法一：在虚拟环境中设置

# 在你的虚拟环境激活脚本中添加
export CUDA_HOME=/mnt/data/test1/cuda_1204
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

方法二：使用conda环境变量

# 创建环境变量设置脚本
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'export CUDA_HOME=/mnt/data/test1/cuda_1204' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo 'export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> $CONDA_PREFIX/etc.conda/activate.d/env_vars.sh

🧪 验证安装

# 验证自定义CUDA版本
/mnt/data/test1/cuda_1204/bin/nvcc --version# 验证全局CUDA版本（应该仍然是11.8）
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version# 检查安装内容
ls -la /mnt/data/test1/cuda_1204/

📊 版本共存确认

项目	全局版本	你的自定义版本
路径	/usr/local/cuda	/mnt/data/test1/cuda_1204
版本	11.8	12.4
影响范围	所有用户	仅你的环境使用
修改风险	无风险	无风险

💡 额外安全措施

如果你想要绝对确保不会影响系统，可以：

# 1. 先备份当前的CUDA配置
sudo cp /usr/local/cuda /usr/local/cuda.backup# 2. 安装前检查磁盘空间
df -h /mnt/data/# 3. 安装后立即验证全局版本是否正常
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version

这个命令完全能够满足你的需求：为特定环境安装CUDA 12.4，完全不影响全局的11.8版本。安装器会只安装Toolkit到你指定的自定义路径，不会触碰系统的CUDA安装。

一、检验CUDA 12.4安装是否成功

执行以下命令验证安装结果：

# 1. 检查安装目录是否存在
ls -ld /mnt/data/test1/cuda_1204# 2. 查看nvcc版本（需指定完整路径，因为尚未配置环境变量）
/mnt/data/test1/cuda_1204/bin/nvcc --version

若输出类似以下内容，说明安装成功：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on ...
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.152
...

二、在conda环境time_moe_cls中使用CUDA 12.4

按以下步骤配置，确保仅该环境使用CUDA 12.4：

1. 激活目标环境

conda activate time_moe_cls

2. 配置环境变量（仅在当前环境生效）

# 创建conda环境的激活配置目录
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d# 写入CUDA 12.4的路径配置（仅激活该环境时生效）
cat << EOF >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/cuda_env.sh
export PATH=/mnt/data/test1/cuda_1204/bin:\$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/data/test1/cuda_1204/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH
EOF

3. 重新激活环境使配置生效

conda deactivate && conda activate time_moe_cls

4. 验证环境变量是否生效

# 检查nvcc版本（此时无需指定完整路径）
nvcc --version  # 应显示12.4版本# 检查路径是否正确
echo $PATH | grep cuda_1204  # 应包含/mnt/data/test1/cuda_1204/bin
echo $LD_LIBRARY_PATH | grep cuda_1204  # 应包含/mnt/data/test1/cuda_1204/lib64

三、测试FlashAttention安装（最终验证）

在time_moe_cls环境中重新安装FlashAttention，确认其使用CUDA 12.4编译：

# 卸载可能存在的旧版本
pip uninstall -y flash-attn# 重新安装（会自动使用当前环境的CUDA 12.4）
MAX_JOBS=16 pip install flash-attn==2.6.3 --no-build-isolation

若安装成功且无CUDA版本错误，说明整个配置完成。

关键说明

• 只有激活time_moe_cls环境时，才会使用CUDA 12.4；退出环境后，系统仍默认使用CUDA 11.8，不影响其他用户。
• 若后续其他conda环境也需要使用CUDA 12.4，重复步骤2中的配置即可。