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gpu.md

File metadata and controls

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GPU部署库编译

FastDeploy当前在GPU环境支持Paddle Inference、ONNX Runtime和TensorRT，但同时在Linux&Windows的GPU环境也同时支持CPU硬件，因此编译时也可以同步将CPU的推理后端OpenVINO编译集成

后端 平台 支持模型格式 说明
Paddle Inference Windows(x64)
Linux(x64)		 Paddle 同时支持CPU/GPU，编译开关ENABLE_PADDLE_BACKEND为ON或OFF控制, 默认OFF
ONNX Runtime Windows(x64)
Linux(x64/aarch64)
Mac(x86/arm64)		 Paddle/ONNX 同时支持CPU/GPU，编译开关ENABLE_ORT_BACKEND为ON或OFF控制，默认OFF
TensorRT Windows(x64)
Linux(x64)		 Paddle/ONNX 仅支持GPU，编译开关ENABLE_TRT_BACKEND为ON或OFF控制，默认OFF
OpenVINO Windows(x64)
Linux(x64)		 Paddle/ONNX 仅支持CPU，编译开关ENABLE_OPENVINO_BACKEND为ON或OFF控制，默认OFF

注意编译GPU环境时，需额外指定WITH_GPU为ON，设定CUDA_DIRECTORY，如若需集成TensorRT，还需同时设定TRT_DIRECTORY

C++ SDK编译安装

Linux

Linux上编译需满足

  • gcc/g++ >= 5.4(推荐8.2)
  • cmake >= 3.18.0
  • cuda >= 11.2
  • cudnn >= 8.2
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy
mkdir build && cd build
cmake .. -DENABLE_ORT_BACKEND=ON \
         -DENABLE_PADDLE_BACKEND=ON \
         -DENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON \
         -DENABLE_TRT_BACKEND=ON \
         -DWITH_GPU=ON \
         -DTRT_DIRECTORY=/Paddle/TensorRT-8.4.1.5 \
         -DCUDA_DIRECTORY=/usr/local/cuda \
         -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PWD}/compiled_fastdeploy_sdk \
         -DENABLE_VISION=ON \
         -DENABLE_TEXT=ON
make -j12
make install

Windows

Windows编译需要满足条件

  • Windows 10/11 x64
  • Visual Studio 2019
  • cuda >= 11.2
  • cudnn >= 8.2

注意：安装CUDA时需要勾选Visual Studio Integration, 或者手动将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions\文件夹下的4个文件复制到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\文件夹。否则执行cmake命令时可能会遇到No CUDA toolset found报错。

在Windows菜单中，找到x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019打开，执行如下命令

git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy
mkdir build && cd build
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 ^
         -DENABLE_ORT_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_PADDLE_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_TRT_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_VISION=ON ^
         -DENABLE_TEXT=ON ^
         -DWITH_GPU=ON ^
         -DTRT_DIRECTORY="D:\Paddle\TensorRT-8.4.1.5" ^
         -DCUDA_DIRECTORY="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2" ^
         -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="D:\Paddle\compiled_fastdeploy"
msbuild fastdeploy.sln /m /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
msbuild INSTALL.vcxproj /m /p:Configuration=Release /p:Platform=x64

编译完成后，即在CMAKE_INSTALL_PREFIX指定的目录下生成C++推理库

如您使用CMake GUI可参考文档Windows使用CMakeGUI + Visual Studio 2019 IDE编译

Python编译安装

Linux

编译过程需要满足

  • gcc/g++ >= 5.4(推荐8.2)
  • cmake >= 3.18.0
  • python >= 3.6
  • cuda >= 11.2
  • cudnn >= 8.2

Python打包依赖wheel，编译前请先执行pip install wheel

所有编译选项通过环境变量导入

git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
export ENABLE_ORT_BACKEND=ON
export ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
export ENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON
export ENABLE_VISION=ON
export ENABLE_TEXT=ON
export ENABLE_TRT_BACKEND=ON
export WITH_GPU=ON
export TRT_DIRECTORY=/Paddle/TensorRT-8.4.1.5
export CUDA_DIRECTORY=/usr/local/cuda

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

Windows

编译过程同样需要满足

  • Windows 10/11 x64
  • Visual Studio 2019
  • python >= 3.6
  • cuda >= 11.2
  • cudnn >= 8.2

在Windows菜单中，找到x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019打开，执行如下命令

git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
set ENABLE_ORT_BACKEND=ON
set ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
set ENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON
set ENABLE_VISION=ON
set ENABLE_TEXT=ON
set ENABLE_TRT_BACKEND=ON
set WITH_GPU=ON
set TRT_DIRECTORY=D:\Paddle\TensorRT-8.4.1.5
set CUDA_DIRECTORY=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

编译完成即会在FastDeploy/python/dist目录下生成编译后的wheel包，直接pip install即可

编译过程中，如若修改编译参数，为避免带来缓存影响，可删除FastDeploy/python目录下的build和.setuptools-cmake-build两个子目录后再重新编译