cuda-bevfusion部署

### 部署BevFusion所需的CUDA环境配置

为了成功在CUDA环境中部署BevFusion，需确保安装了适当版本的CUDA、cuDNN以及TensorRT。具体来说，应满足如下条件：

- CUDA 版本 >= 11.0
- cuDNN 版本 >= 8.2
- TensorRT 版本 >= 8.5.0[^1]

这些组件之间的兼容性至关重要，因为TensorRT依赖于CUDA和cuDNN来实现高效的神经网络推理。

当系统中存在多个版本的CUDA或TensorRT时，在`launch.json`文件中的环境变量设置变得尤为关键。通过指定确切路径可以避免不同版本间的冲突。例如，可以通过修改`launch.json`文件内的`environment`字段来进行配置:

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "(gdb) Launch",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/build/bevfusion",
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${fileDirname}",
            "environment": [
                {"name": "LD_LIBRARY_PATH", "value":"/path_to_trt/TensorRT-8.5.3.1/lib:/path_to_cuda/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"}
            ],
            "externalConsole": true,
            "MIMode": "gdb"
        }
    ]
}

上述JSON片段展示了如何为特定项目设定运行时库路径，从而确保加载正确的CUDA和TensorRT库版本[^2]。

对于具体的BevFusion部署过程，通常涉及以下几个方面的工作：

#### 安装必要的软件包和支持工具

除了基本的CUDA开发套件外，还需要安装其他支持工具和服务，比如NVIDIA驱动程序、Python及其科学计算库（NumPy, PyTorch等），以及其他可能被使用的框架或API接口。

#### 准备模型权重与数据集

根据官方文档指示下载预训练好的模型参数，并准备好用于测试的数据样本集合。这一步骤有助于验证部署后的应用程序能否正常工作并达到预期性能指标。

#### 编译源码及构建可执行文件

利用CMake或其他合适的编译器工具链完成项目的编译流程，生成最终可用于实际场景下的二进制文件。此过程中需要注意遵循开发者指南给出的各项建议和技术细节说明。

#### 进行调试优化

最后阶段是对整个系统的功能性和效率进行全面评估，找出潜在瓶颈所在之处加以改进调整直至满意为止。期间可能会涉及到对原有算法逻辑做出一定改动或是引入新的加速技术手段。