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docs/zh/get_started/installation/nvidia_gpu.md

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+# NVIDIA CUDA GPU Installation
+
+在环境满足如下条件前提下
+
+- GPU驱动 >= 535
+- CUDA >= 12.3
+- CUDNN >= 9.5
+- Python >= 3.10
+- Linux X86_64
+
+可通过如下4种方式进行安装
+
+## 1. 预编译Docker安装(推荐)
+``` shell
+docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy-cuda-12.6:2.0.0
+```
+
+## 2. 预编译Pip安装
+
+首先安装 paddlepaddle-gpu，详细安装方式参考 [PaddlePaddle安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install/quick?docurl=/documentation/docs/en/develop/install/pip/linux-pip_en.html)
+``` shell
+python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
+```
+
+再安装 fastdeploy，**注意不要通过pypi源安装**，需要通过如下方式安装
+
+如你的 GPU 是 SM80/90 架构(A100/H100等)，按如下方式安装
+```
+# 安装稳定版本fastdeploy
+python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
+
+# 安装Nightly Build的最新版本fastdeploy
+python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/fastdeploy-gpu-80_90/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
+```
+
+如你的 GPU 是 SM86/89 架构(4090/L20/L40等)，按如下方式安装
+```
+# 安装稳定版本fastdeploy
+python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-86_89/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
+
+# 安装Nightly Build的最新版本fastdeploy
+python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/fastdeploy-gpu-86_89/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
+```
+
+## 3. 镜像自行构建
+
+> 注意 ```dockerfiles/Dockerfile.gpu``` 默认编译的架构支持SM 80/90，如若需要支持其它架构，需自行修改Dockerfile中的 ```bash build.sh 1 python false [80,90]```，建议不超过2个架构。
+
+```
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
+cd FastDeploy
+
+docker build -f dockerfiles/Dockerfile.gpu -t fastdeploy:gpu .
+```
+
+## 4. Wheel包源码编译
+
+首先安装 paddlepaddle-gpu，详细安装方式参考 [PaddlePaddle安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/)
+``` shell
+python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
+```
+
+接着克隆源代码，编译安装
+``` shell
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
+cd FastDeploy
+
+# 第1个参数: 表示是否要构建wheel包，1表示打包，0表示只编译
+# 第2个参数: Python解释器路径
+# 第3个参数: 是否编译CPU推理算子
+# 第4个参数: 编译的GPU架构
+bash build.sh 1 python false [80,90]
+```
+编译后的产物在```FastDeploy/dist```目录下。
+
+## 环境检查
+
+在安装 FastDeploy 后，通过如下 Python 代码检查环境的可用性
+``` python
+import paddle
+from paddle.jit.marker import unified
+# 检查GPU卡的可用性
+paddle.utils.run_check()
+# 检查FastDeploy自定义算子编译成功与否
+from fastdeploy.model_executor.ops.gpu import beam_search_softmax
+```
+如上代码执行成功，则认为环境可用。