autoware-1:安装环境cuda/cudnn/tensorRT库函数的判断

安装环境cuda/cudnn/tensorRT库函数的判断

1) CUDA 相关库（cudart / cuda / cublas）

命令：

bash 复制代码

ldconfig -p | grep -E 'libcudart|libcuda|libcublas' | head

输出：

text 复制代码

libcudart.so.12 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.12
libcudart.so    (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so
libcudadebugger.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudadebugger.so.1
libcuda.so.1    (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1
libcuda.so      (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so
libcublasLt.so.12 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so.12
libcublasLt.so  (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcublasLt.so
libcublas.so.12 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so.12
libcublas.so    (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcublas.so

2) TensorRT 工具（trtexec）

命令：

bash 复制代码

trtexec

输出：

text 复制代码

bash: trtexec: command not found

3) TensorRT 运行库（nvinfer / nvonnxparser）

命令：

bash 复制代码

ldconfig -p | grep -E 'libnvinfer|libnvonnxparser' | head -n 50

输出：

text 复制代码

libnvonnxparser.so.10      (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvonnxparser.so.10
libnvonnxparser.so         (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvonnxparser.so
libnvinfer_plugin.so.10    (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.10
libnvinfer_plugin.so       (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so
libnvinfer.so.10           (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer.so.10
libnvinfer.so              (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer.so

安装cudNN

bash 复制代码

 sudo apt install libcudnn9-dev-cuda-12

diffusiuon节点编译

两种方法

方法1：

bash 复制代码

 bash build_and_clean.sh /root/.cache/ccache /opt/autoware "--packages-up-to  autoware_diffusion_planner"

方法2：

bash 复制代码

source /opt/ros/humble/setup.bash

export CCACHE_DIR=/root/.cache/ccache
mkdir -p $CCACHE_DIR

bash 复制代码

colcon build   --merge-install   --install-base /opt/autoware   --mixin release compile-commands ccache   --packages-up-to autoware_diffusion_planner

docker_file

windows 版本

yaml 复制代码

services:
  autoware:
    image: ghcr.io/autowarefoundation/autoware:universe-devel-cuda
    network_mode: bridge
    container_name: autoware
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
        limits:
          memory: 30g
          cpus: "4"
    volumes:
      - "F:/autoware.tutorial_vehicle/src:/autoware/src"
      - "F:/autoware.tutorial_vehicle/autoware_data:/autoware_data"
      - "F:/autoware.tutorial_vehicle/autoware_map:/autoware_map"
    tty: true
    stdin_open: true

liunx 版本