1. 最终可用配置机器：RTX 3090 × 2驱动：580.159.03CUDA Toolkit：12.8，安装在/root/local/cuda-12.8Conda 环境：mamba3Python：3.10PyTorch：2.6.0+cu124Triton：3.7.1TileLang：0.1.8apache-tvm-ffi：0.1.9Mamba 源码：/root/mamba-main最终验证结果：SISO bf16 forward/backward passed MIMO bf16 rank4 chunk8 forward/backward passedMIMO 推荐配置：is_mimo=True mimo_rank=4 chunk_size=8 dtype=torch.bfloat16注意：不要用chunk_size=16，在 RTX 3090 上 MIMO backward 会报 dynamic shared memory 超限。2. 安装 CUDA Toolkit 12.8注意：只装 toolkit，不装 driver。驱动 580 已经够新，可以向下兼容 CUDA 12.8。cd /root/桌面 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_570.86.10_linux.run sh cuda_12.8.0_570.86.10_linux.run \ --toolkit \ --silent \ --override \ --installpath=/root/local/cuda-12.8设置环境变量：export CUDA_HOME=/root/local/cuda-12.8 export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH验证：which nvcc nvcc --version应该看到：/root/local/cuda-12.8/bin/nvcc Cuda compilation tools, release 12.83. 创建 conda 环境conda create -n ma