ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应

ONNX Runtime 与 CUDA、cuDNN 的版本对应关系是深度学习模型部署中的关键点，确保版本兼容性可以避免运行时错误并优化性能。以下是详细的版本对应关系及注意事项：

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1. ONNX Runtime 与 CUDA、cuDNN 的版本对应表

根据官方文档和实际使用经验，以下是一些常见的 ONNX Runtime 版本与 CUDA、cuDNN 的对应关系：

ONNX Runtime 版本CUDA 版本cuDNN 版本备注1.17.x12.28.9.2.26默认支持 CUDA 11.8，CUDA 12.2 需额外配置1.15.x - 1.16.x11.88.2.4 (Linux) / 8.5.0.96 (Windows)支持 CUDA 11.6 - 11.81.13.x - 1.14.x11.68.2.4 (Linux) / 8.5.0.96 (Windows)支持 CUDA 11.4 - 11.61.11.x - 1.12.x11.48.2.4 (Linux) / 8.2.2.26 (Windows)支持 CUDA 11.0 - 11.41.9.x - 1.10.x11.48.2.4 (Linux) / 8.2.2.26 (Windows)支持 CUDA 11.0 - 11.41.7.x - 1.8.x11.0.38.0.4 (Linux) / 8.0.2.39 (Windows)支持 CUDA 11.0 - 11.21.5.x - 1.6.x10.28.0.3支持 CUDA 10.21.2.x - 1.4.x10.17.6.5支持 CUDA 10.11.0.x - 1.1.x10.07.6.4支持 CUDA 9.1 - 10.1

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2. 版本选择建议 CUDA 12.x：推荐使用 ONNX Runtime 1.17.x 或更高版本，支持 cuDNN 8.x 或 9.x。CUDA 11.x：推荐使用 ONNX Runtime 1.13.x - 1.16.x，支持 cuDNN 8.x。CUDA 10.x：推荐使用 ONNX Runtime 1.5.x - 1.12.x，支持 cuDNN 7.x 或 8.x。

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3. 注意事项 CUDA 小版本兼容性：ONNX Runtime 通常支持 CUDA 的主版本兼容性，例如 CUDA 11.x 的 ONNX Runtime 可以在 CUDA 11.0 - 11.8 之间兼容。环境变量配置：确保 CUDA 和 cuDNN 的路径已正确添加到系统环境变量中，否则可能导致 GPU 加速失败。TensorRT 支持：如果需要进一步优化推理性能，可以结合 TensorRT 使用，但需确保 ONNX Runtime、CUDA 和 TensorRT 版本兼容。

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4. 常见问题与解决方案

问题：GPU 加速未启用 可能原因：CUDA 或 cuDNN 版本不匹配，或环境变量未正确配置。 解决方案：检查 nvcc -V 和 cudnn.h 版本，确保与 ONNX Runtime 要求一致。

问题：安装失败 可能原因：网络问题或依赖冲突。 解决方案：使用国内镜像源（如清华源）或创建干净的虚拟环境重新安装。

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5. 之前项目使用过的案例 onnxruntime 1.12 gpucuda 11.4cudnn 8.5

如果需要更详细的版本对应表或安装指南，可以参考 ONNX Runtime 官方文档。