onnxruntime下载 cuda11.8 linux

<think>嗯，用户想下载适用于CUDA 11.8的ONNX Runtime Linux版本。首先，我需要确认ONNX Runtime是否支持CUDA 11.8。根据官网的信息，ONNX Runtime的版本和CUDA版本之间有对应关系。比如，ORT 1.14支持CUDA 11.6和11.7，而ORT 1.15可能支持更高的CUDA版本。不过用户需要的是CUDA 11.8，可能需要查看最新的版本支持情况。 接下来，用户需要的是Linux版本，所以应该去ONNX Runtime的GitHub发布页面查找对应的包。通常，ONNX Runtime的CUDA版本会以“onnxruntime-linux-x64-gpu-x.y.z.tgz”这样的格式命名，其中x.y.z是版本号，并且需要确认对应的CUDA版本。比如，ORT 1.16.0可能支持CUDA 11.8，但需要检查官方文档或发布说明。 另外，用户提到的参考引用中有提到CUDA 11.1和11.8的安装步骤，这可能意味着他们已经在系统上安装了CUDA 11.8，现在需要确保ONNX Runtime与之兼容。需要注意的是，ONNX Runtime的GPU版本需要CUDA和cuDNN的正确安装，并且版本必须匹配。 还有，用户可能在使用YOLOv8的部署，如引用[4]中提到的，所以需要确保ONNX Runtime的版本与他们的模型兼容。可能需要建议用户查看Ultralytics的示例代码，确认所需的ONNX Runtime版本。 最后，用户可能需要具体的下载链接和安装步骤。我需要提供从官方源下载的正确命令，例如使用wget获取对应的包，解压并安装，或者使用pip安装指定版本的onnxruntime-gpu。同时，需要提醒用户验证安装是否成功，比如运行一个简单的Python脚本检查CUDA是否被正确识别。</think>根据您的需求，以下是为CUDA 11.8下载ONNX Runtime Linux版本的完整指南： ### 步骤说明 1. **确认版本兼容性** ONNX Runtime GPU版本需要与CUDA Toolkit严格匹配。根据官方文档，**ONNX Runtime v1.15.1及以上版本支持CUDA 11.8**[^3]。 2. **下载预编译包** 访问[ONNX Runtime GitHub Release页面](https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/tag/v1.16.0)，选择包含`cuda11`标签的Linux版本。 例如使用命令行下载： ```bash wget https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/download/v1.16.0/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.16.0.tgz ``` 3. **验证安装环境** 执行`nvcc -V`确认CUDA 11.8已正确安装，输出应包含`release 11.8`。 4. **Python包安装（可选）** 若需要Python接口，使用pip安装指定版本： ```bash pip install onnxruntime-gpu==1.16.0 ``` ### 关键注意事项 - ONNX Runtime的CUDA支持通过EP（Execution Provider）实现，需在代码中显式启用GPU加速[^4] - 若部署YOLOv8等模型，建议参考Ultralytics官方CPP示例配置CMakeLists.txt[^4]