ComfyUI+SageAttention 2。2 让视频生成提速40%，最详细的安装部署教程，看这篇就够了！

SageAttention最新的2.2版本对comfyUI生图加速效果非常明显，可以提升视频生图速度40%，我

SageAttention最新的2.2版本对comfyUI生图加速效果非常明显，可以提升视频生图速度40%，我自己实测也达到30%。今天跟大家详细讲一下SageAttention2.2版本的安装部署方法。

文章中涉及到sageattention+cuda+torch+xformers+triton的安装方法。

首先，因为comfyUI整合包中往往会自带一个python，如果你的系统内也安装了python，建议卸载掉，只保留comfyUI中的python。

例如我的秋叶版python路径为：E:\ComfyUI-aki-v1.7\python

后面的命令都是依于这个路径的，你们只需要替换成你们自己的python路径即可。

下面开始SageAttention 2.2 详细的安装方法。

一、安装CUDA12.8

1、检查CUDA版本

SageAttention 2.2要求CUDA的版本要12.8以上，我们要先要查一下CUDA的版本，如果版本过低，需要升级CUDA。

命令：E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>nvcc --version

2、升级CUDA

如果你的CUDA版本过低，可以通过下面的链接下载CUDA12.8版

链接：

https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive

下载好后，无脑点击下一步进行安装即可。

更多CUDA安装方法和注意事项可以参见文章：

明明买了贵的显卡AI绘图还是慢，CUDA+cuDNN+pytorch安装，让你的comfyUI起飞！

3、CUDA的多版本选择

首先，CUDA是可以多版本共用的

打开设置-->系统-->系统信息-->高级设置-->环境变更

在环境变量里可以看到我的电脑里安装了两个CUDA，一个是我之前装的12.1，一个是刚刚装的12.8。

关键还要看"CUDA_PATH"这一行，这里显示的是v12.8，那么系统用的版本就是12.8。

更改CUDA版本：

如果你想改为12.1版本，可以双击它直接修改成12.1。

另外还有一点重要的地方：

如果你想将CUDA改成12.1，还找到Path这一行，双击打开，把"12.1\bin"和"12.1\libnvvp"这两行移到最上面。

因为我们需要用12.8版，所以就不更改了。

再次检查当前的CUDA版本

最后再通过命令行窗口输入"nvcc -version"窗口查看当前CUDA的版本。

命令：E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>nvcc --version

二、torch版本

torch版本要求要在2.7.1以上

1、先查看当前torch版本

进入comfyui目录（E:\ComfyUI-aki-v1.7），在地址栏输入CMD，调出命令行

输入命令："E:\ComfyUI-aki-v1.7>pip list | findstr torch"查看当前torch版本，我当前版本是2.5.1，这个版本太低，需要先卸载

2、卸载低版本torch

继续在命令行输入指令，卸载toruch及其相关组件

卸载命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7>python -m pip uninstall torch torchaudio torchvision -y

3、安装新版torch

下载链接：

https://pytorch.org/-get-started/locally/

（1）我们需要安装2.7.1版，选择对应的CUDA12.8版本，然后复制最底面的命令

（2）回到命令行窗口，粘贴刚刚的命令，然后回车

命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7>pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

新版torch正在安装...

这时顺便查看一下comfyui中的python的版本号，后面要用。

comfyui中python的路径是E:\ComfyUI-aki-v1.7\python\python.exe

命令是：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe --version

你也可以在秋叶启动界面中查看当前python的版本

我的当前版本是3.11.9

三、安装sageattention 

在安装前要先确认sageattention的当前版本：

在命令行中输入命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7>pip list | findstr sage

当前sageattention版本是1.0.6

1、sageattention版本选择

链接：

https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases

目前sageattention的版本只有2.2可选，我们刚刚安装的CUDA是2.71的，本地python是3.11的，所以我们只能选择的版本只有一个：

"sageattention-2.2.0+cu128torch2.7.1-cp311-cp311-win_amd64.whl"

把这个版本下载好的文件放到comfyui要目录下面（其实放哪里无所谓，放在这里只是为了安装时方便，安装完就可以删掉了。）

安装指令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7>python\python.exe -m pip install -U "sageattention-2.2.0+cu128torch2.7.1-cp311-cp311-win_amd64.whl"

再次检查sageattention版本：

命令：
E:\ComfyUI-aki-v1.7>python\python.exe -m pip list | findstr sage

四、升级xformers

此时sageattention已经安装好了，但重启秋叶后发生报错了，报错提示xformers不兼容。

具体来说，我之前的xformers 是为 PyTorch 2.5.1+cu124 构建的，而现在环境中安装的是 PyTorch 2.7.1+cu128。这导致了 xformers 的 C++/CUDA 扩展无法加载。

1、卸载旧的 xformers

命令：E:\ComfyUI-aki-v1.7\python> python.exe -m pip uninstall xformers

卸载成功

2、安装适配 PyTorch 2.7.1 的 xformers 版本

命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe -m pip install --no-cache-dir --pre xformers

验证xformer版本：

命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe -m pip show xformers

现在我的xformers版本已经升级为：0.0.32

验证torch版本：

命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe -m pip show torch

当前版本为：2.7.1+cu128

五、升级triton

此时重启秋叶，运行fusionX工作流进行测试时提示错误：

Triton only support CUDA 10.0 or higher, but got CUDA version: 12.8

意思是triton版本过低，尚未完全支持 CUDA 12.8

1、更新 Triton 到最新版本

下载链接：

https://github.com/woct0rdho/triton-windows/releases?page=2

我的本地python是3.11版的，所以选择cp311版的。

2、先卸载老版本

命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe -m pip uninstall triton

把刚刚下载的triton文件粘贴到python文件夹内（为了安装方便，安装完可以删掉）。

安装命令：

E:\ComfyUI-aki-v1.7\python>python.exe -m pip install triton-3.2.0-cp311-cp311-win_amd64.whl

现在triton安装成功了。

六、生图速度测试

1、sageattention模式

我们拿fusionX的图生视频工作流来做测试，先采用sageattention模式。

由于第一次跑图需要加载模型，时间要多一些（233.46秒），所以这次不能作为测试依据。

模型完全模型加载好后，进行第二次测试，一共耗时193.59秒。

看下图生视频效果（这个工作流的地址我会放在文末）。

2、sdpa模式

然后再切换到sdpa模式，其他所有参数不变，这次一共耗时273.84秒。

经过计算，sageattention模式比sdpa模式节省80.25秒，速度提升29.31%。

文中用到的工作流：

https://www.runninghub.cn/post/1936801128262832130

往期文章：

只需3秒出图！flux Kontext秒出图谁不爱？Nunchaku最详细的安装部署教程，看这篇就够了！

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