Ubuntu 18.04 TensorRT 7.2.3.4环境配置指南

资源摘要信息: 该压缩包包含TensorRT 7.2.3.4版本的安装文件，适用于Ubuntu 18.04操作系统。TensorRT是一个由NVIDIA开发的深度学习推理加速器，它可以显著提升AI模型在NVIDIA GPU上的运行速度。该版本特别为CUDA 11.0和cuDNN 8.1.0进行了优化，因此，在安装和使用该软件之前，确保系统满足这些环境要求是必要的。 详细知识点: 1. TensorRT概述: TensorRT是由NVIDIA推出的一个深度学习推理引擎，专门用于优化和部署深度学习模型。它通过优化网络层、自动调整数据精度和实现异步执行等技术，大幅提升了模型在NVIDIA GPU上的推理性能。 2. CUDA介绍: CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA的一种并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够使用NVIDIA的GPU进行通用计算。CUDA 11.0是该平台的一个版本，它为TensorRT 7.2.3.4提供了必要的硬件支持。 3. cuDNN概述: cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA提供的一个深度学习加速库，旨在提供用于深度神经网络的高效API。cuDNN 8.1.0版本为TensorRT 7.2.3.4提供了优化的深度学习原生操作，进而提高了深度学习模型的运行速度。 4. Ubuntu系统要求: Ubuntu 18.04是一个广泛使用的开源Linux操作系统版本。TensorRT 7.2.3.4支持该版本的Ubuntu系统，意味着在该系统上可以顺利安装和运行TensorRT。 5. 版本兼容性: 该压缩包中的TensorRT版本需要与CUDA 11.0和cuDNN 8.1.0完全兼容。如果系统中安装了不同版本的CUDA或cuDNN，可能会导致TensorRT无法正常工作或者无法达到预期的性能优化效果。 6. 安装与部署: 使用提供的压缩包文件名"TensorRT-7.2.3.4.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.1.tar.gz"，用户可以解压该文件，按照"使用说明.txt"中的指南进行安装。通常，安装过程可能包括解压文件、运行安装脚本、配置环境变量以及可能的系统路径更新等步骤。 7. 使用说明文件: 文件列表中提到的"使用说明.txt"应当包含了如何在Ubuntu 18.04系统上安装TensorRT 7.2.3.4的详细步骤。这通常包括硬件兼容性检查、软件依赖项安装、TensorRT软件包安装、验证安装是否成功等关键步骤。 8. 环境变量配置: 为了确保TensorRT能够在系统中正确运行，需要配置相关的环境变量。这通常涉及到在用户的shell配置文件中（如.bashrc或.zshrc），添加TensorRT的库目录和二进制文件路径。 9. 其他依赖性: 在安装TensorRT之前，还需要确保系统已经安装了其它可能需要的依赖性软件包，比如make、gcc等开发工具以及CUDA和cuDNN的相关依赖包。 10. 性能优化: TensorRT的性能优化功能是它的一大特色。它通过层融合、精度校准、动态内存分配等技术，对模型进行优化。开发者可以利用TensorRT对模型进行优化，以达到高吞吐量和低延迟的运行效果。 在准备使用TensorRT之前，用户需要充分理解其依赖环境以及安装步骤，确保所有软件包和依赖项均满足要求，并根据提供的使用说明文件进行正确配置，从而实现模型的快速推理和部署。