provider_option_map["gpu_external_alloc"] = str(torch_gpu_allocator.gpu_caching_allocator_raw_alloc_address()) provider_option_map["gpu_external_free"] = str(torch_gpu_allocator.gpu_caching_allocator_raw_delete_address()) provider_option_map["gpu_external_empty_cache"] = str(torch_gpu_allo...
因此,ONNX Runtime可以通过CUDA利用GPU加速模型的推理过程。 不同的ONNX Runtime版本对CUDA版本的要求是不同的。一般来说,较新的ONNX Runtime版本支持较新的CUDA版本。因此,在选择ONNX Runtime版本时,我们需要考虑自己的CUDA环境。例如,如果你的CUDA版本是11.4,那么你应该选择支持CUDA 11.x的ONNX Runtime版本。
以安装onnxruntime-gpu==1.8为例，首先安装CUDA 11.0。CUDA的安装可以参考链接 wget https://develo...
如需使用支持GPU的版本,首先要确认自己的CUDA版本,然后选择下载对应的onnxruntime包。 举个栗子:如果CUDA版本是11.1,则可以下载onnxruntime1.7.0。各版本的onnxruntime支持的CUDA版本可以从版本介绍中看到。 onnxruntime1.7.0 Execution Providers 2.2 源码编译 下载onnxruntime源码包,解压,然后进入解压出来的目录运...
后来等待cmake跑先编译纯cpu的版本(不带gpu并行运算加速)。 具体表现在cmake上是设置 onnxruntime_USE_CUDA 、onnxruntime_USE_TENSORRT、onnxruntime_USE_ROCM 等等一系列环境变量设置 False。 现在都忘记中间的过程了,反正自己鼓弄后来发现这步骤,最好是使用他所提供的一个python脚本,内部去调用cmake生成项目...
后来等待cmake跑先编译纯cpu的版本(不带gpu并行运算加速)。 具体表现在cmake上是设置 onnxruntime_USE_CUDA 、onnxruntime_USE_TENSORRT、onnxruntime_USE_ROCM 等等一系列环境变量设置 False。 现在都忘记中间的过程了,反正自己鼓弄后来发现这步骤,最好是使用他所提供的一个python脚本,内部去调用cmake生成项目...
GPU CUDA版本:12.2 客户架构:window10 输入:nvcc --version onnxruntime版本后文提供 1 先检测是否无法使用GPU加速 检测代码如下,记得把模型换成你模型的地址 importonnxruntimeprint(onnxruntime.__version__)print(onnxruntime.get_device() )#如果得到的输出结果是GPU,所以按理说是找到了GPU的 ...
首先，确保你的基础环境设置如下：操作系统：Ubuntu 18.04onnxruntime版本：1.6.0的GPU版本兼容的CUDA版本：10.2以及对应的cudnn版本：8.0.3重要提示：在选择onnxruntime-gpu的Python版本时，务必与CUDA和cudnn版本相匹配，否则可能会导致GPU无法正常使用。务必注意版本间的兼容性。接下来，我们以经典...
Describe the issue Hello! I use onnxruntime to run ptq(quant, static), but my cpu threads are always be killed. So, I want to use gpu. But, when I set provider=['CUDAExecutionProvider'], the error 'Failed to create cuda provider' was com...