【解決済】Windows版ComfyUIでTriton/SageAttentionエラーを解決し高速化する完全ガイド

「No module named ‘triton’」
「subprocess.CalledProcessError」

ComfyUIやStable Diffusion WebUI Forgeで、こんなエラーに遭遇して途方に暮れたことはありませんか？特に最新のNVIDIA RTX 40xx/50xxシリーズで高速化の恩恵を受けようとすると、この「Tritonの壁」にぶつかることがよくあります。

この記事では、実際にRTX 5090搭載のWindows環境で、数々のエラーを乗り越え、最終的にComfyUIでSageAttentionとTritonを安定して動作させることに成功した全記録を、トラブルシューティングの過程も含めて詳細に解説します。

なぜエラーが起きるのか？根本原因の理解

この問題の核心は、以下の3つの要素の複雑な依存関係にあります。

1. SageAttention: 高速化のためのライブラリ。動作にはTritonが必須。
2. Triton: NVIDIAが開発した並列処理ライブラリ。公式にはWindowsをサポートしておらず、インストールが非常に厄介。
3. PyTorch: 機械学習フレームワーク。特定のNightly（開発版）ビルドにのみ、Windowsで動作するTritonが同梱されていたが、その組み合わせは日々変化し非常に不安定。

私たちが直面したのは、まさにこの「不安定なNightlyビルドの依存関係の迷路」でした。pipの自動解決に頼ると、バージョンが1日違うだけでエラーが連鎖し、インストールが不可能になります。

最終的にたどり着いた「王道」の解決策

結論から言うと、最も確実で再現性の高い方法は以下の通りです。

「システムの環境を整え、非公式ながら実績のあるWindows用Tritonを手動でインストールし、安定版のPyTorchと組み合わせる」

このアプローチで、私たちは全てのコンパイルエラーを解決しました。

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【完全版】インストール手順

前提条件

• NVIDIA製GPU（特にRTX 40xx/50xxシリーズで有効）
• Git for Windows
• 7-Zip

ステップ1：C++ビルド環境の準備（最重要）

Tritonは実行時にC++のコードをコンパイルするため、PCにC++のビルド環境が必須です。

1. Visual Studioのダウンロードページにアクセスします。
2. 「Tools for Visual Studio」から「Build Tools for Visual Studio 2022」をダウンロードします。
3. インストーラーを起動し、「ワークロード」タブで「C++によるデスクトップ開発」にチェックを入れてインストールします。これが無いと、後のコンパイルが100%失敗します。

ステップ2：公式Pythonのインストール

ComfyUIポータブル版に同梱されているPythonは、コンパイルに必要なライブラリが不足している場合があります。システムに公式Pythonをインストールするのが確実です。

1. Python公式サイトからPython 3.12（または3.11）の**Windows Installer (64-bit)**をダウンロード。
2. インストーラー起動時に、必ず「Add python.exe to PATH」にチェックを入れます。

ステップ3：ComfyUIの仮想環境の再構築

1. 既存のComfyUIポータ-ブル版のpython_embededフォルダを削除（またはリネーム）します。
2. ComfyUIのルートフォルダでコマンドプロンプト（またはPowerShell）を開きます。
3. 以下のコマンドで、システムにインストールしたPythonを使い、新しい仮想環境venvを作成します。Generated cmdpython -m venv venvcontent_copydownloadUse code with caution.Cmd

ステップ4：必要なライブラリのインストール

1. 作成した仮想環境を有効化（アクティベート）します。Generated cmd.\venv\Scripts\activatecontent_copydownloadUse code with caution.Cmdプロンプトの先頭に(venv)と表示されればOKです。
2. PyTorchのインストール: RTX 5090の要件（CUDA 12.8以上）を満たすため、cu128対応の安定版をインストールします。（cu121でも下位互換性により動作します）Generated cmdpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121content_copydownloadUse code with caution.Cmd
3. Triton for Windowsのインストール: ここが最大のポイントです。有志（oobabooga氏）が提供するWindows用のビルド済みTritonをインストールします。
   • oobabooga/tritonのリリースぺージにアクセス。
   • triton-2.1.0-cp312-cp312-win_amd64.whl のような、ご自身のPythonバージョン（この場合は3.12なのでcp312）に合ったファイルをダウンロードします。
   • ダウンロードした.whlファイルをComfyUIのルートフォルダに置き、以下のコマンドでインストールします。Generated cmdpip install .\triton-2.1.0-cp312-cp312-win_amd64.whlcontent_copydownloadUse code with caution.Cmd
4. SageAttentionのインストール: Tritonが導入されたので、SageAttentionもpipで簡単にインストールできます。Generated cmdpip install sageattentioncontent_copydownloadUse code with caution.Cmd
5. ComfyUIのその他依存関係をインストール:Generated cmdpip install -r .\ComfyUI\requirements.txtcontent_copydownloadUse code with caution.Cmd

ステップ5：起動と確認

1. 仮想環境が有効なまま、以下のコマンドでComfyUIを起動します。Generated cmdpython ComfyUI\main.pycontent_copydownloadUse code with caution.Cmd
2. 起動ログにtritonやsageattentionのエラーが出ないことを確認します。
3. ワークフローを実行し、高速化の恩恵を享受しましょう！

まとめ

最新技術の導入は、しばしばパッケージの依存関係という深い森に迷い込むことがあります。しかし、エラーメッセージを一つずつ丁寧に読み解き、原因を特定すれば、必ず解決策は見つかります。今回のケースでは、「Windows用のTritonは非公式パッケージとして手動で導入する必要がある」という知識が最終的な突破口となりました。

この記事が、同じ問題に直面している誰かの助けになれば幸いです