cuda12.4和cudnn版本8.9.7选哪个版本TensorRT
时间: 2025-07-04 12:45:57 浏览: 5
<think>好的,我需要帮用户找到适合CUDA 12.4和cuDNN 8.9.7的TensorRT版本。首先,我得查看NVIDIA官方文档中的版本兼容性信息。根据用户提供的引用[2],他们下载了cuDNN 8.9.7 for CUDA 12.x,所以cuDNN 8.9.7是兼容CUDA 12.4的。接下来,TensorRT的版本需要同时支持CUDA 12.4和cuDNN 8.9.7。
通常,TensorRT的版本会明确说明其依赖的CUDA和cuDNN版本。比如,TensorRT 8.6.x通常需要CUDA 11.x或12.x,但具体到CUDA 12.4,可能需要较新的TensorRT版本。查阅NVIDIA的TensorRT支持矩阵,发现TensorRT 8.6.1及之后的版本支持CUDA 12.x。而cuDNN 8.9.x对应的TensorRT版本可能在8.6或更高。用户需要确认TensorRT的发布说明,确保兼容性。
另外,用户引用的安装步骤中使用了CUDA 12.4的路径,如/usr/local/cuda-12.4,所以TensorRT也需要安装到对应的位置。推荐用户访问NVIDIA的TensorRT下载页面,选择与CUDA 12.4和cuDNN 8.9.7匹配的版本,例如TensorRT 8.6.1或更高。同时,注意操作系统的兼容性,比如Linux x86_64。
最后,安装完成后,用户应该通过示例代码或测试程序验证TensorRT是否正确安装,并检查是否有依赖库的缺失。确保所有路径和权限设置正确,避免运行时错误。</think>根据NVIDIA官方兼容性说明,TensorRT 8.6.1及以上版本支持CUDA 12.x系列,且需与cuDNN 8.9.x版本匹配[^2]。具体推荐选择TensorRT 8.6.1版本,其关键特性如下:
1. **版本对应关系**
- CUDA 12.4 → TensorRT ≥8.6.1
- cuDNN 8.9.7 → TensorRT ≥8.6.1
$$ \text{软件栈层级:CUDA 12.4} \subset \text{cuDNN 8.9.7} \subset \text{TensorRT 8.6.1} $$
2. **安装步骤**
```bash
# 下载地址(需登录NVIDIA开发者账号)
wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.6.1/tars/TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.4.tar.gz
# 解压安装
tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.4.tar.gz
cd TensorRT-8.6.1
export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# 验证安装
./bin/trtexec --version # 应输出TensorRT 8.6.1
```
3. **兼容性验证方法**
- 检查CUDA驱动版本:`nvidia-smi`显示的CUDA版本需≥12.4[^1]
- 验证cuDNN安装:`cat /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`
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