C# 启用onnxruntime的cuda

在C#中启用ONNX Runtime（以前称为Microsoft ONNX Runtime）以利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速计算，你需要做以下几个步骤：

1. 安装ONNX Runtime CUDA支持：首先确保你安装了最新版本的ONNX Runtime，并选择了包含CUDA支持的版本。可以参考官方文档来下载和安装：https://docs.microsoft.com/en-us/onnxruntime/guides/install-guide

2. 包引用：在你的C#项目中添加对`Microsoft.ML.OnnxRuntime.Cuda`库的引用。如果你使用NuGet包管理器，可以在控制台或Package Manager Console输入：

   Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime.Cuda

3. 配置环境：确保你的系统已经安装了CUDA SDK、CUDA驱动程序以及NVIDIA的.NET Compiler Platform (Nvcc)工具。这些可以通过NVIDIA开发者官网获取。

4. 使用CUDA API：在代码中，你可以创建` OrtSessionOptions`实例并设置`ExecutionMode`为`Ort.ExecutionMode.GraphExecutionWithIpc`，这将允许你通过共享内存在CPU和GPU之间传递数据。然后，初始化一个`OnnxInferenceSession`，传入带有CUDA支持的模型路径：

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
...
var options = new OrtSessionOptions { GraphOptimizationLevel = OrtGraphOptimizationLevel.ORT_DISABLE_ALL };
options.SetExecutionProvider("CUDA", cudaProviderOptions);
var session = new InferenceSession(modelPath, options);

其中，`cudaProviderOptions`是一个` OrtCudaProviderOptions`实例，用于配置CUDA的具体选项。

5. 执行推理：现在，你可以像使用常规ONNX Runtime那样调用`Run()`方法，在GPU上执行计算：

using var inputArray = OrtValue.CreateTensor<float>(...); // 创建输入数据
using var outputArray = session.Run(inputs: new[] { inputArray }, ...);