ImportError: No module named ‘triton’

快速结论：该报错通常出现在 ComfyUI 启动或加载依赖模块时，表示当前 Python 环境里找不到名为 triton 的模块。优先确认报错发生在哪个 Python 解释器/虚拟环境，以及该环境是否真实安装了 triton。

适用环境：本 Issue 的讨论主体是 Windows + ComfyUI + ROCm + AMD RX 9070 XT（gfx1201）、Python 3.12.12 下的 GPU/UI 卡顿问题，并未确认或验证 ImportError: No module named 'triton' 的成因。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。

注意事项：本 Issue 中没有任何评论给出对 ImportError: No module named 'triton' 的已验证处理方式；不要直接把本 Issue 的 --disable-pinned-memory、--disable-async-offload、--disable-dynamic-vram 等参数当成该 ImportError 的修复方案。

问题场景

Issue 原文描述的是在 ComfyUI 中启用 DynamicVRAM 后，于 VAE Decode 阶段出现严重的 GPU/UI 卡顿；讨论中建议用 --disable-pinned-memory 等方法逐项排除宿主内存压力、异步权重卸载和自定义节点网络 I/O。该讨论链没有涉及或复现 ImportError: No module named 'triton'。因此下文的报错场景只能按通用含义理解：某个运行 ComfyUI 的 Python 进程在导入 triton 相关模块时失败，可能与当前虚拟环境、依赖安装不完整或版本不匹配有关。

报错原文

ImportError: No module named 'triton'

原因分析

可能原因：ComfyUI 启动时使用的 Python 解释器与安装依赖的虚拟环境不一致；或当前环境未安装 triton，安装的版本与 Python、PyTorch、CUDA/ROCm 后端不匹配；也可能某个自定义节点在导入时硬依赖 triton。上述均为通用推断，本 Issue 未提供证据支持其中任何一种。

环境排查

确认报错时 ComfyUI 实际使用的 Python 版本与解释器路径，是否与安装依赖的虚拟环境一致。
确认该环境中是否可导入 triton，以及 torch 的实际版本。
若使用 AMD/ROCm 或 Windows 环境，确认所用 triton 发行包是否声明支持该平台；本 Issue 环境为 Windows + ROCm + gfx1201，但未涉及 triton。
确认是否在启用自定义节点的情况下触发；可参照本 Issue 讨论中提到的 --disable-all-custom-nodes 思路做一次最小化启动对比，仅为定位方向，不代表可修复该 ImportError。

解决步骤

先记录报错产生的完整调用栈，定位是 ComfyUI 主程序、某个节点还是某个第三方包在导入 triton。
核对启动 ComfyUI 所用 Python 解释器与安装依赖的环境是否为同一个；若不一致，改为在该环境中启动。
检查该环境中 triton 是否已安装、版本是否与当前 torch 及后端匹配；若不匹配，安装与当前 torch/后端兼容的 triton 版本。
若只在启用自定义节点后出现，先用 --disable-all-custom-nodes 最小化启动，确认是否由节点依赖引起。

验证方法

修复后在同一个 Python 环境中确认 triton 可被导入，并重新启动 ComfyUI，确认启动与执行不再出现 ImportError: No module named 'triton'。若问题与 GPU/UI 卡顿相关，则另需按本 Issue 讨论逐项测试启动参数，与本 ImportError 分开验证。