c#yolov8用GPU推理

### C# 中使用 GPU 进行 YOLOv8 模型推理 为了实现基于 GPU 的 YOLOv8 推理，在 C# 环境下通常会借助于第三方库来桥接原生代码与托管环境之间的交互。一种常见的方法是利用 `Emgu CV` 库，该库提供了丰富的计算机视觉功能并支持 CUDA 加速。 然而，对于更高效的性能以及直接操作 TensorRT 引擎的需求来说，可以考虑创建一个 C++/CLI 组件作为桥梁层[^1]。此组件负责加载预编译好的 `.engine` 文件（由 TensorRT 构建），初始化网络结构，并执行实际的前向传播计算过程；而上层的应用则可以通过 .NET Framework 或者 Core 来调用这些经过封装的方法完成图像检测任务。 #### 创建 C++/CLI Bridge Layer (假设已经安装 Visual Studio) 1. 新建项目 -> C++ CLR 类库 (.NET Standard)，命名为 `YoloV8Wrapper` 2. 添加必要的头文件引用路径及链接器设置以便能够找到 tensorrt 和其他依赖项的位置 3. 编写如下所示的核心逻辑： ```cpp // YoloV8Wrapper.cpp : 定义 DLL 导出函数. #include "pch.h" #include "framework.h" using namespace System; using namespace Runtime::InteropServices; extern "C" { __declspec(dllexport) void* CreateYOLO(const char * enginePath); __declspec(dllexport) void DestroyYOLO(void* handle); __declspec(dllexport) bool DetectImage(void* handle, const wchar_t* imagePath); } public ref class NativeMethods abstract sealed { public: [DllImport("yolowrapper.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] internal static extern IntPtr CreateYOLO([MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] String^ enginePath); [DllImport("yolowrapper.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] internal static extern void DestroyYOLO(IntPtr handle); [DllImport("yolowrapper.dll", CharSet=CharSet::Unicode, CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] internal static extern bool DetectImage(IntPtr handle,[In][MarshalAs(UnmanagedType.LPWStr)]String^ imagePath); }; ``` 4. 实现对应的 cpp 文件中的具体业务处理部分，这部分内容类似于提供的 C++ 示例代码片段[^4] 5. 将生成的 dll 放置到应用程序目录下并与 C# 工程建立关联 6. 使用 PInvoke 技术在 C# 侧编写简单的接口定义和服务消费方式： ```csharp internal class Program { [DllImport("kernel32.dll")] private static extern IntPtr LoadLibrary(string lpFileName); [UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.Cdecl)] delegate IntPtr CreateYOLODelegate([MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] string enginePath); [UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.Cdecl)] delegate void DestroyYOLODelegate(IntPtr handle); [UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.Cdecl, CharSet = CharSet.Unicode)] delegate bool DetectImageDelegate(IntPtr handle, [In]string imagePath); public unsafe struct YoloHandle { } static void Main(string[] args){ var hModule = LoadLibrary(@"path\to\your\dll"); // 获取导出函数地址并转换成委托形式 GCHandle.Alloc(hModule); try{ var createFuncPtr = Marshal.GetDelegateForFunctionPointer<CreateYOLODelegate>( GetProcAddress(hModule,"CreateYOLO")); var destroyFuncPtr = Marshal.GetDelegateForFunctionPointer<DestroyYOLODelegate>( GetProcAddress(hModule,"DestroyYOLO")); var detectFuncPtr = Marshal.GetDelegateForFunctionPointer<DetectImageDelegate>( GetProcAddress(hModule,"DetectImage")); fixed(byte* pEnginePath = Encoding.ASCII.GetBytes("E:\\yolov8s_seg.engine")){ var yoloInstance = new YoloHandle{handle=createFuncPtr((IntPtr)pEnginePath)}; Console.WriteLine(detectFuncPtr(yoloInstance.handle,L"E:\\bus.jpg")?"Detection succeeded":"Failed"); destroyFuncPtr(yoloInstance.handle); } }finally{ FreeLibrary(hModule); } } } ``` 上述方案提供了一种可能的技术路线图用于解决如何在 C# 下集成 YOLO v8 并启用 GPU 加速的问题。需要注意的是这只是一个简化版的例子，实际开发过程中还需要考虑到更多细节比如错误处理机制、多线程安全等问题。