接下来,执行以下命令安装并测试TensorRT: 安装C++版本的TensorRT:进入TensorRT的tar包目录,执行解压命令(如tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.linux.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.2.tar.gz)。然后设置环境变量:export TENSORRT_DIR=$(pwd)/TensorRT-8.2.5.1和export
把nvidia.com换成nvidia.cn 2:下载 cuda version 12.0版本并安装 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive https://developer.nvidia.com/cuda-12-0-0-download-archive wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run sudo sh c...
>>>print(torch.version.cuda) #cuda版本 >>>print(torch.backends.cudnn.version()) #cudnn版本 来到英伟达官网下载tensorrt Log in 选择对应自己cuda版本的地址链接并复制 然后在服务器下载 wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.2.1/tars/tensorrt-8.2.1.8.linux.x86_...
However, for any other version of CUDA and TensorRT, please refer to the overview section for download. Once the tao-converter is downloaded, follow the instructions below to generate a TensorRT engine.Unzip the zip file on the target machine. Install the OpenSSL package using the command: ...
TensorRT Version: * TensorRT 8.6 GA for Ubuntu 22.04 and CUDA 12.0 and 12.1 DEB local repo Package GPU Type: Nvidia 3060 (12gb) Nvidia Driver Version: 535.113.01 CUDA Version: CUDA Version: 12.2 CUDNN Version: 8.9.0.5 Operating System + Version: Ubuntu 22.04.3 LTS ...
TensorRT与onnxruntime-gpu一样,也需要和CUDA的严格对应关系,但是似乎不要求对cuDNN有严格的对应,以防万一还是保持一致。 可以通过如下命令查看自己的CUDA和cuDNN版本 source ~/.bashrc # 查看CUDA版本 nvcc -V # 查看cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如图...
请注意,您需要下载与您的 GPU 和 Ubuntu 版本相匹配的 CUDA 和 CUDNN 版本。 访问NVIDIA 官方网站,下载并安装适用于 Ubuntu 20.04 的 CUDA 和 CUDNN 版本。按照屏幕上的指示操作完成安装。 检查CUDA 是否正确安装: nvcc --version 如果终端输出了 CUDA 版本信息,说明安装成功。 检查CUDNN 是否正确安装: cat ...
CUDA和TensorRT都是由NVIDIA开发的用于加速深度学习推理的工具。 CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务,包括深度学习。CUDA提供了一组API和工具,使得开发者可以方便地在GPU上编写高效的并行代码。 TensorRT是NVIDIA开发的一个深度学习推理引擎,可以将训练好的深度学习模型...
根据自己的系统版本和 CUDA 版本,选择安装包,如图所示(如果是完整安装,建议选择Tar File Install Packages,这样可以自行选择安装位置) 2.4 安装指令 安装时只需要把压缩文件解压,相应的库文件拷贝到系统路径下即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
驱动版本:CUDA Version: 11.4 在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 40 倍。借助 TensorRT,您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,精确校正低精度,并最终将模型部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台中。