ONNXRuntime使用CUDA11.8但报错，如何确认适配的ONNXRuntime版本？

Question

在使用ONNXRuntime时，若配置了CUDA 11.8但运行时报错，很可能是ONNXRuntime版本与CUDA不兼容导致。如何确认适配的ONNXRuntime版本？首先，需查阅ONNXRuntime官方发布文档或发行说明（Release Notes），明确各版本对CUDA的支持情况。例如，ONNXRuntime 1.13.x通常支持CUDA 11.6，而1.14.x可能支持CUDA 11.7或更高版本。其次，确保安装的ONNXRuntime wheel包是GPU版本（如`onnxruntime-gpu`），并检查其内置的CUDA/CUDNN版本是否匹配系统环境。最后，可通过环境变量（如`ORT_CUDA_VERSION`）验证和指定CUDA版本。如果仍报错，建议尝试降级或升级ONNXRuntime至兼容版本，并确保驱动、CUDNN等依赖正确安装。

Answer 1

1. 问题概述

在使用ONNXRuntime时，如果配置了CUDA 11.8但运行时报错，很可能是ONNXRuntime版本与CUDA不兼容导致。为解决这一问题，我们需要从多个角度进行分析和排查。

• 首先，明确ONNXRuntime各版本对CUDA的支持情况。
• 其次，确保安装的wheel包是GPU版本，并检查其内置的CUDA/CUDNN版本是否匹配系统环境。
• 最后，通过环境变量验证和指定CUDA版本。

2. 版本适配确认方法

以下是确认适配ONNXRuntime版本的具体步骤：

1. 查阅官方文档：访问ONNXRuntime的官方发布文档或发行说明（Release Notes），查找各版本支持的CUDA版本信息。例如：

ONNXRuntime版本	CUDA支持版本
1.13.x	CUDA 11.6
1.14.x	CUDA 11.7 或更高版本

根据表格中的信息，可以初步判断当前使用的ONNXRuntime版本是否支持CUDA 11.8。

1. 检查安装的wheel包类型：确保安装的是GPU版本（如`onnxruntime-gpu`），而不是CPU版本（`onnxruntime`）。可以通过以下命令验证：

pip show onnxruntime

查看输出中的`Name`字段，确认是否为`onnxruntime-gpu`。

3. 环境变量与依赖检查

除了版本适配外，还需要检查以下内容：

• 环境变量设置：通过设置环境变量`ORT_CUDA_VERSION`来指定CUDA版本。例如，在Linux环境下可以执行：

export ORT_CUDA_VERSION=11.8

这一步可以帮助ONNXRuntime正确识别系统中的CUDA版本。

• 依赖项检查：确保NVIDIA驱动、CUDNN等依赖已正确安装且版本匹配。可以通过以下命令验证：

nvidia-smi

该命令会显示当前系统的CUDA驱动版本信息。

4. 排查流程图

以下是问题排查的整体流程图：

graph TD;
            A[报错] --> B{ONNXRuntime版本是否匹配};
            B --否--> C[查阅官方文档];
            B --是--> D{环境变量是否正确};
            D --否--> E[设置ORT_CUDA_VERSION];
            D --是--> F{依赖项是否完整};
            F --否--> G[安装驱动/CUDNN];
            F --是--> H[尝试升级/降级ONNXRuntime];

通过上述流程图，可以系统地定位并解决问题。