TensorRT *.*.*.*在Ubuntu 18.04上的安装与配置指南

资源摘要信息: TensorRT-*.*.*.* 是一个高性能的深度学习推理（Inference）SDK，专为NVIDIA GPU设计。它允许开发者优化神经网络模型，并将其部署在生产环境中。TensorRT *.*.*.*版本是针对Ubuntu 18.04（x86_64架构）操作系统，且兼容CUDA 11.0和cuDNN 8.0的版本。 TensorRT的主要特点和优势在于它可以大幅提高深度学习应用的推理性能，通过优化计算图，利用混合精度技术，以及构建并优化运行时引擎来实现。这些技术可以显著减少延迟，提升吞吐量，从而使得深度学习模型能够在不同的硬件平台（从边缘设备到数据中心）上更高效地运行。 在使用TensorRT之前，开发者需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。cuDNN则是针对深度神经网络的GPU加速库。TensorRT-*.*.*.*版本要求CUDA版本为11.0，cuDNN版本为8.0，这些要求在描述中已经明确指出。 TensorRT提供了一系列工具和API，包括TensorRT运行时、TensorRT构建器和TensorRT转换器。运行时负责执行优化过的模型；构建器将训练好的模型转换为一个优化过的TensorRT引擎；而转换器则是将其他深度学习框架中的模型转换为TensorRT能够处理的格式。 此外，TensorRT支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MXNet等，并提供了对这些框架的直接集成。这意味着开发者可以将训练好的模型导出到TensorRT支持的格式，然后利用TensorRT进行推理优化，从而提升模型在实际应用中的运行效率。 在安装方面，TensorRT-*.*.*.*通常以压缩包的形式提供，解压缩后可以通过简单的安装脚本进行安装。在使用该版本之前，开发者需要确认他们的系统环境符合安装要求，包括Linux内核版本、CUDA版本和cuDNN版本。如果开发者使用的是Ubuntu 18.04操作系统，并且已安装了对应的CUDA和cuDNN版本，那么TensorRT-*.*.*.*将是一个合适的选择。 由于TensorRT是专为NVIDIA GPU优化的，因此其安装和运行都需要依赖于NVIDIA的硬件支持。这意味着只有在拥有支持CUDA的NVIDIA GPU的机器上，TensorRT才能发挥作用。 最后，开发者在安装TensorRT时，还应当关注NVIDIA官方发布的更新和补丁，确保使用的是最新且稳定的版本。同时，官方文档和开发者论坛可以提供安装过程中的常见问题解答以及最佳实践指导，这些都是在使用TensorRT进行模型部署和优化时宝贵的资源。