cuda加速gpu跑yolov8
时间: 2025-06-20 13:45:36 浏览: 16
### 使用CUDA加速YOLOv8 GPU性能优化教程
#### 安装必要的依赖项
为了使YOLOv8能够在GPU上高效运行,安装合适的驱动程序和库至关重要。确保已安装适用于显卡的NVIDIA CUDA驱动程序版本[^3]。
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-<version>
```
下载并安装对应版本的CUDA Toolkit:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-12.1
```
验证CUDA安装成功:
```bash
nvcc --version
```
#### 配置环境变量
配置环境变量以便于命令行能够识别CUDA路径:
```bash
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
#### YOLOv8模型准备
获取预训练好的YOLOv8权重文件,并将其放置在一个合适的位置供后续加载使用。通常可以从官方仓库或其他可信资源处获得这些权重文件。
#### 修改代码以利用GPU计算能力
通过PyTorch框架可以轻松实现这一点,在导入torch之后只需简单设置设备参数即可让模型自动切换到GPU模式执行推理操作。
```python
import torch
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/yolov8.pt') # 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
results = model.predict(source='image.jpg', device=device, conf=0.5)
```
上述代码片段展示了如何指定预测过程中使用的设备为GPU(如果存在的话),从而显著提升处理速度[^2]。
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