C#yolov8使用gpu加速
时间: 2025-02-25 20:17:51 浏览: 88
### C# 中使用 GPU 加速 YOLOv8 配置
#### 使用 TensorRT 进行 GPU 推理加速
对于希望利用 NVIDIA GPU 来加速 YOLOv8 的推理过程的情况,可以借助于 NVIDIA 提供的 TensorRT 工具包来完成这一目标。TensorRT 是一种高性能深度学习推理优化器和运行时环境,专为生产环境中部署神经网络而设计。
安装并配置好适用于开发系统的 TensorRT 版本后[^3],可以通过 ONNX Runtime 或者直接调用 TensorRT API 实现对预训练好的 YOLOv8 模型文件(.onnx)进行加载与执行推断操作。具体来说:
- 将官方发布的 PyTorch 训练得到的 .pt 文件转换成通用交换格式——ONNX (.onnx),以便后续能够被不同框架所读取;
- 利用 TensorRT 创建序列化模型,并将其保存下来作为最终用于实际应用中的二进制权重文件;
```csharp
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
// 初始化会话选项,指定使用 CUDA 执行提供程序
var sessionOptions = new SessionOptions();
sessionOptions.ExecutionMode = ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL;
sessionOptions.AddExecutionProvider_CUDA(0); // 设备ID设为默认的第一个可用GPU设备
// 创建推理会话实例
InferenceSession inferenceSession = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions);
// 准备输入张量...
var inputMeta = inferenceSession.InputMetadata;
var inputData = File.ReadAllBytes(imageFilePath);
var tensor = Value.CreateTensor<float>(new DenseTensor<byte>(inputData));
// 获取输出结果
List<NamedOnnxValue> outputs = inferenceSession.Run(new[] { NamedOnnxValue.CreateFromTensor(inputName, tensor) });
```
需要注意的是上述代码片段仅展示了部分核心逻辑,完整的解决方案还需要考虑更多细节问题比如数据预处理、后处理以及性能优化等方面的工作。
#### 基于 OpenVINO™ 的另一种选择
除了通过 TensorRT 外,还可以探索 Intel 开发的 OpenVINO™ Toolkit 方案来进行 GPU 加速。此工具集允许开发者轻松地将计算机视觉工作负载迁移到英特尔硬件平台上,即使是没有集成或独立图形处理器的情况下也能获得不错的效率提升效果[^5]。
不过考虑到当前需求集中在NVIDIA GPU上,因此建议优先尝试前者即基于CUDA平台下的方案。
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