yolov8使用gpu加速 cuda

### YOLOv8 使用 GPU 加速 CUDA

为了使YOLOv8能够利用GPU加速，确保环境配置正确至关重要。当使用CUDA进行加速时，必须确认PyTorch及其扩展库如`torchvision`已正确安装并能访问到CUDA资源[^4]。

#### 安装兼容的 PyTorch 和 torchvision 版本

对于GPU的支持，建议从源码编译特定版本的`torchvision`来确保其与所使用的PyTorch版本相匹配：

git clone --branch v0.15.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
python3 setup.py install --user

这一步骤可以保证`torchvision`被正确设置为GPU版本，从而允许调用CUDA加速功能。

#### 配置 TensorRT 以启用 GPU 推理加速

针对YOLOv8模型，在完成上述软件包准备之后，可以通过TensorRT进一步提升推理速度。具体来说，采用GitHub上shouxieai提供的infer框架作为基础来进行YOLOv8模型的部署和优化[^2]。此方法不仅简化了集成流程，还提供了良好的性能表现。

在实际应用过程中需要注意的是，应当仔细核对GPU驱动程序以及CUDA版本是否同TensorRT保持良好适配；同时也要留意模型文件的位置准确性，必要时调整相应路径以便顺利加载模型[^3]。

#### 性能评估

最后，通过执行一系列测试案例来衡量经过这些改进后的YOLOv8模型的实际运行效率是非常重要的。通常会关注两个主要指标——单次推理所需的时间以及整个处理链路耗费的整体时间，以此检验CUDA带来的加速效果。