Ubuntu20.04上安装cuda11.4与tensorRT8.的C++推理加速API github源码

要在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 11.4以及TensorRT 8，并利用它们提供的C++推理加速API，首先我们需要一步步完成环境搭建工作，然后再从GitHub等资源库中获取合适的代码示例。 ### 第一步：准备环境 #### 1. 安装 NVIDIA 驱动 确保您的显卡驱动已经正确安装并且兼容 CUDA 11.4。推荐使用官方支持的驱动版本（>= 465）。可以通过以下命令检查当前GPU信息及驱动状态： ```bash nvidia-smi ``` 如果尚未安装正确的驱动，则可以从[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)下载并按照指引操作。 #### 2. 下载与安装 CUDA Toolkit 11.4 访问 [CUDA官网页面](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，选择对应版本进行下载。对于 Ubuntu 用户来说，通常可以选择.run文件或者.deb包的形式安装。 - 使用 `.run` 文件的方式需关闭图形界面；而`.deb`则可以直接添加到APT源列表里方便管理更新。 - 设置环境变量路径，在终端输入 `vim ~/.bashrc` 添加以下内容: ```shell script export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:${LD_LIBRARY_PATH+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 验证是否成功加载CUDA工具链:`nvcc -V`. #### 3. TensorRT 的部署 由于TensorRT本身并不是完全开源的产品形式发布，开发者大多需要注册成为[开发者计划成员](https://developer.nvidia.com/tensorrt)后方能获得正式版二进制包或者其他相关资料链接地址。此外还存在部分社区贡献出来的简化封装接口可供参考学习用途。 当取得许可后的离线安装步骤大致如下所示(具体细节依据实际产品文档为准): - 解压缩tar.gz归档； - 将头文件拷贝至 `/usr/include`; - 动态链接库放置于标准搜索目录下(`lib`, `lib64`)或手动加入 `LD_LIBRARY_PATH`; 注意这里假定您已经有了合法授权许可去开展进一步动作！ --- ### 第二步：寻找合适的应用场景& 示例工程 现在让我们回到主题——关于能够体现上述组件协同工作的公开可用项目。这里有几个方向可以帮助定位目标存储库: 1. **NVIDIA-Specific Repositories**: 直接浏览由英伟达维护的一系列示范作品集合，其中包含大量涉及深度神经网络模型优化、训练流程设计等方面的知识要点分享。例如[tensorrt-inference-server](https://github.com/triton-inference-server/server), 提供了一个通用的服务端架构允许远程客户端发起请求处理任务。 2. **Third Party Implementations & Tutorials**: 许多人也会将自己的实践经验记录下来上传互联网共享给更多人了解整个过程是如何运作起来的。像某些个人主页也许正好满足初学者快速入门的需求。尝试检索诸如 `"c++ tensorrt example"` 这样的关键词组合即可发现不少有用的内容来源点。 以下是其中一个简单的演示片段用于展示基本原理： ```cpp #include "NvInfer.h" #include <iostream> int main(){ // 创建Logger实例作为错误报告机制的一部分 nvinfer1::ILogger* logger = new SampleLogger(); // 构建Builder对象负责生成引擎描述符 IBuilder *builder = createInferBuilder(*logger); delete builder; return 0; } ``` 此段伪代码展示了如何启动构建一个最小化的TRT运行期环境结构雏形。