onnxruntime-gpu对应版本

### ONNX Runtime GPU 版本兼容性

ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，支持多种硬件加速选项，包括GPU。为了确保 `onnxruntime-gpu` 和其他依赖项之间的兼容性，通常建议使用相同的主要版本号。

对于特定版本的 `onnxruntime-gpu`，可以参考官方发布的版本说明文档来确认具体的版本兼容情况[^1]。例如，在安装时可以通过 PyPI 或者 Conda 来获取指定版本：

pip install onnxruntime-gpu==1.13.1

或者通过 Conda 安装：

conda install -c conda-forge onnxruntime-gpu=1.13.1

需要注意的是，不同版本之间可能存在 API 变化或其他不向后兼容的情况，因此最好查阅对应版本的具体发布日志以了解详细的变更信息[^2]。

当涉及到具体的应用场景如大型语言模型（LLM）部署时，考虑到性能优化的需求，选择合适的 ORT 版本尤为重要。某些版本可能针对特定操作系统进行了特别优化，比如可以在任何运行OSX/Windows/Linux 的计算机CPU上高效执行7-13亿参数规模的语言模型。

相关问题

TensorRT8.2.5对应的onnxruntime-gpu版本

TensorRT 8.2.5通常需要与特定版本的ONNX Runtime GPU相对应才能确保兼容和性能。ONNX Runtime官方文档会建议与每个TensorRT版本的最佳搭配。一般来说，TensorRT 8.2.5可能会推荐与ONNX Runtime 1.9.x或更晚的版本配合，因为新版本的Runtime可能包含了对TensorRT的支持，并且做了优化以充分利用TensorRT的特性。

ONNX Runtime GPU版本的选择通常基于以下几个方面：
- CUDA版本：TensorRT 8.2.5支持的CUDA版本范围，比如可能是CUDA 10.x到最新版之一。
- cuDNN版本：TensorRT会与cuDNN一起提供最优性能，确保深度学习算子的高效执行。

为了确保最佳效果，你应该查看TensorRT的官方文档或者ONNX Runtime的发行说明，确认确切的版本兼容指南。同时，也可以参考社区的讨论和实践案例来找到最稳定的组合。

onnxruntime-gpu

### ONNX Runtime GPU 安装

对于 Windows 10 用户，在安装 ONNX Runtime GPU 版本时，需先准备好必要的开发环境。这包括但不限于 CUDA 和 cuDNN 的配置以及 CMake 工具的安装[^4]。

#### 准备工作
- **CUDA/CuDNN**: 需要下载并安装与目标平台相匹配版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。
- **CMake**: 下载最新稳定版 CMake 并完成安装过程。
- **Visual Studio (VS)**: 推荐使用 VS2019 或更高版本来构建 ONNX Runtime 源码。

#### 获取源码
访问官方 GitHub 仓库获取 `onnxruntime` 项目的源代码文件，确保选择了合适的分支或标签对应所需的版本号（如 v1.15.0）。

#### 编译流程
利用上述准备好的工具链按照文档指引逐步编译项目直至成功生成可执行程序及其依赖库文件。具体命令如下所示：

git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime.git
cd onnxruntime
mkdir build && cd build
cmake .. -A x64 -Donnxruntime_USE_CUDA=ON
msbuild ALL_BUILD.vcxproj /p:Configuration=Release

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### 使用方法概述

一旦完成了 ONNX Runtime GPU 的安装部署，则可以通过设置相应的执行提供者参数让模型推理任务调度至 GPU 设备上运行。例如，在 Python API 中可通过指定 `providers=['CUDAExecutionProvider']` 来启用此功能[^3]。

import onnxruntime as ort
sess_options = ort.SessionOptions()
session = ort.InferenceSession("model.onnx", sess_options, providers=['CUDAExecutionProvider'])

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### 性能优化策略

为了进一步提高基于 ONNX Runtime 实现的应用程序性能表现，特别是在处理大规模数据集或者复杂度较高的神经网络结构时，考虑采用以下几种方式来进行针对性调整:

- 对于特定硬件架构的支持方面，特别是像 aarch64 这样的 ARM64 架构，已经做了专门适配以适应嵌入式设备的需求，从而更好地发挥其潜力[^2]。

- 利用 GPU 提供的强大浮点运算能力和高带宽内存优势加速计算密集型操作，比如卷积层中的矩阵乘法等[^1]。