gpu计算形gn7i是否支持tensorrt部署？

阿里云的 GN7i 实例（基于NVIDIA T4 GPU）支持 TensorRT 部署，但需注意以下关键点：

1. 硬件兼容性

• NVIDIA T4 支持 TensorRT，但需搭配 CUDA 11.x 及以上版本（推荐 CUDA 11.8 或 12.x）。
• T4 的算力（7.5）完全兼容 TensorRT 的推理优化需求。

2. 软件环境配置

• 驱动与工具链：
  • 安装 NVIDIA 驱动（≥470.x）。
  • 安装 CUDA Toolkit（11.x/12.x）和 cuDNN（与 CUDA 版本匹配）。
  • 安装 TensorRT（建议 8.x 或更高版本，通过 NVIDIA 官方仓库 或阿里云预装镜像）。
• 框架支持：
  • TensorRT 可直接部署 PyTorch/TensorFlow 转换的模型（需使用 torch2trt、tf2onnx + TensorRT 工具链）。

3. 阿里云 GN7i 注意事项

• 镜像选择：
  • 阿里云提供预装 CUDA/cuDNN 的公共镜像（如 Ubuntu 20.04 with GPU Driver），可减少配置时间。
• 性能优化：
  • T4 的 INT8 量化能力可通过 TensorRT 显著提升推理吞吐量，适合高并发场景。

4. 验证步骤

   # 检查 GPU 是否识别
   nvidia-smi
   # 验证 TensorRT 安装
   dpkg -l | grep tensorrt
   # 运行 TensorRT 示例（如 samples/bin/trtexec）

5. 潜在问题

• 若使用自定义镜像，需手动安装驱动和 CUDA。
• 模型转换时注意算子兼容性（部分自定义算子需插件支持）。

结论：GN7i 完全支持 TensorRT 部署，建议使用阿里云提供的优化镜像快速搭建环境。如需进一步帮助，可参考 阿里云GN7i文档 或 NVIDIA TensorRT 官方指南。