ONNX Runtime CUDA版本兼容性指南

下面这个表格整理了从网络信息中筛选出的版本对应关系，希望能帮助你快速参考。

ONNX Runtime 版本	CUDA 版本	关键信息与来源说明
1.20.1	12.6	在OpenCV集成指南中提及此搭配。
1.19.2	11.8 或 12.x	根据其发布说明，从1.19.0开始，默认GPU包使用CUDA 12.x和cuDNN 9.x，但CUDA 11.x的包仍可在特定渠道找到。
1.18.1	11.x 及 12.x	其发布说明提到，CUDA 11.x的ONNX Runtime GPU包继续依赖cuDNN 8.x。
1.9.0	11.3	社区经验表明此版本与CUDA 11.3搭配可行。
1.8.2	11.8	有开发者成功在Windows上使用CUDA 11.8和cuDNN 8.6.0编译此版本。
1.4.0	10.1	有资料记录此版本支持CUDA 10.1。

💡 配置与验证指南

• 版本选择原则：通常，较新的ONNX Runtime版本支持较新的CUDA版本。在条件允许的情况下，建议选择经过充分测试的版本组合，例如表格中提到的ONNX Runtime 1.19.2与CUDA 11.8或12.x的搭配。对于旧项目，请参考表格中的历史搭配或查询对应版本的官方文档来锁定环境。

• 安装注意事项：最简单的安装方式是通过 pip install onnxruntime-gpu 命令。请注意，onnxruntime-gpu 的预编译包通常已经内置了兼容的 CUDA 和 cuDNN 库。因此，在大多数情况下，你不需要在系统上单独安装 CUDA 工具包，但必须确保安装了正确且兼容的 NVIDIA 显卡驱动。

• 验证安装结果：安装完成后，强烈建议你运行以下简单的 Python 代码来验证 ONNX Runtime 是否能正确识别并使用你的 GPU：

  import onnxruntime as ort
  # 获取所有可用的执行提供者
  available_providers = ort.get_available_providers()
  print("Available providers:", available_providers)
  # 检查 'CUDAExecutionProvider' 是否在列表中
  if 'CUDAExecutionProvider' in available_providers:print("✅ ONNX Runtime GPU acceleration is available!")
  else:print("❌ CUDA provider not found.")
  

🛠️ 常见问题排查

如果你在配置过程中遇到了问题，可以尝试以下排查步骤：

• 版本冲突：如果你的系统上预先安装了多个版本的 CUDA，或者 PyTorch、TensorFlow 等框架自带了 CUDA 版本，可能会引发冲突。最佳的解决方法是使用 Conda 或 Docker 创建独立的环境，在环境内安装特定版本的 onnxruntime-gpu，让包管理器自动解决依赖关系。

• 驱动与库文件：确保你的NVIDIA显卡驱动足够新，以支持你使用的CUDA版本。例如，有资料在配置ONNX Runtime GPU环境时，要求CUDA版本不低于11.2。如果遇到类似 libcublas.so.xx: cannot open shared object file 的错误，这通常意味着 ONNX Runtime 找不到它期望的 CUDA 库。请首先核对本文的版本对应表格，确保你安装的 onnxruntime-gpu 版本与系统中的 CUDA 库版本匹配。