ComfyUI 成功安装NVidia APEX记录

win11
Python 3.12.8
CUDA Ver: 12.6
torch Ver: 2.6.0+cu126
torchvision Ver: 0.21.0+cu126
torchaudio Ver: 2.6.0+cu126
cuDNN Ver: 9.8.0
Visual Studio 2022 安装 使用 C++ 桌面开发

ComfyUI：ComfyUI_windows_portable 0.3.26

首先安装Visual Studio 2022 生成工具

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

然后（一定要）单独安装CUDA和CUDNN

CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn

将CUDNN安装包解压后的 bin、include 和 lib64（或 lib/x64）文件夹中的文件复制到 CUDA Toolkit 的对应目录中。例如：

将 bin 文件夹中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin。

将 include 文件夹中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include。

将 lib64 或 lib/x64 文件夹中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib64 或 lib/x64

接着安装完整的Python程序包

ComfyUI整合包中集成的python环境缺少了Include和libs两个必要文件夹里的文件，需要单独完装完成的Python，并将这个两个文件夹拷进ComfyUI整合包中的python_embeded文件内。

查看ComfyUI整合包里的python版本（不会查可以问DeepSeek），然后到python官网下载同一版本的安装文件，安装完成后到安装目录里找到Include和libs两个文件夹，拷贝进ComfyUI整合包的python文件夹里。

最后按照官文档进行安装

1、安装ninja

Ninja 是一个小型构建系统，注重速度。它与其他构建系统在两个主要方面有所不同：它的设计目的是让更高级别的构建系统生成其输入文件，并且它的设计目的是尽可能快地运行构建。

在ComfyUI整合包根目录打开终端，输入：python_embeded\python -m pip install ninja并执行

2、安装某位大神给的windows patch（非常关键的一步）

参阅：
https://github.com/NVIDIA/apex/issues/1792 并下载作者提供的windows_support.patch

下载后放入ComfyUI整合包根目录，然后打开终端输入：git apply windows_support.patch并执行

3、安装APEX

在ComfyUI整合包根目录打开终端，输入：git clone
https://github.com/NVIDIA/apex并执行

下载完成后，进入apex文件夹（在终端输入 cd apex回车），输入：

..\python_embeded\python -m pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" .

这里一定要用官方给的windows系统所适用的安装命令

经过漫长的等待，最后就安装完成了。