在关联Issue #21441的评论中，作者Fridge003指出'There are some kernel tests yet to be fixed'，表明升级到CUDA 13.0后存在未修复的内核测试问题，因此决定回滚以维持CI流水线的稳定性。

该PR值得基础设施团队精读，关注CI环境配置的复杂性和CUDA升级的障碍。建议未来在升级前加强测试覆盖和环境验证。

实现方案是回滚PR #21441的所有变更，将CUDA版本从13.0恢复为12.9。关键改动点包括：

1. CI工作流文件(.github/workflows/pr-test.yml)中，将构建矩阵的cuda-version从13.0改为12.9，并注释掉13.0的配置；
2. Python依赖配置文件(python/pyproject.toml)中，将cuda-python依赖从>=13.0降级为==12.9，并将Torch索引从cu130改回cu129；
3. CI脚本(如ci_install_dependency.sh、ci_download_flashinfer_jit_cache.sh)中，将CU_VERSION变量从cu130改回cu129；
4. ci_install_deepep.sh中，调整了Blackwell架构的编译配置，以应对CI环境报告错误CUDA版本的问题。

风险包括：

1. 回滚可能暂时掩盖CUDA 13.0兼容性问题，长期仍需解决；
2. 依赖版本降级可能导致与其他新特性的冲突，例如Torch 2.11默认使用CUDA 13.0；
3. 环境配置不一致风险，如ci_install_deepep.sh中提到的CI机器错误报告CUDA版本，可能导致编译错误；
4. 缺少测试覆盖，回滚后未添加额外测试验证稳定性。

影响范围主要限于CI构建和测试环境，对最终用户透明。影响程度中等：确保CI流水线稳定运行，避免测试失败阻塞开发；但延迟了CUDA版本升级，可能影响新硬件（如Blackwell）支持和性能优化。