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# GPU部署库编译

## 编译选项

无论是在何平台编译，编译时仅根据需求修改如下选项，勿修改其它参数
| 选项                      | 支持平台 | 说明                                                                        |
|:------------------------|:------- | :--------------------------------------------------------------------------|
| WITH_GPU | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认OFF，当编译支持Nvidia-GPU时，需设置为ON |
| ENABLE_ORT_BACKEND      | Linux(x64/aarch64)/Windows(x64)/Mac OSX(arm64/x86) | 默认OFF, 是否编译集成ONNX Runtime后端    |
| ENABLE_PADDLE_BACKEND   | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认OFF，是否编译集成Paddle Inference后端                             |  
| ENABLE_TRT_BACKEND   | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认OFF，是否编译集成TensorRT后端                             |  
| ENABLE_OPENVINO_BACKEND | Linux(x64)/Windows(x64)/Mac OSX(x86) | 默认OFF，是否编译集成OpenVINO后端(仅支持CPU)       |
| ENABLE_VISION           | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认OFF，是否编译集成视觉模型的部署模块                                                    |
| ENABLE_TEXT             | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认OFF，是否编译集成文本NLP模型的部署模块                                                  |
| CUDA_DIRECTORY         | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认/usr/local/cuda，要求CUDA>=11.2 |
| TRT_DIRECTORY | Linux(x64)/Windows(x64) | 默认为空，要求TensorRT>=8.4， 指定路径如/Download/TensorRT-8.5 |

第三方库依赖指定（不设定如下参数，会自动下载预编译库）
| 选项                     | 说明                                                                                           |
| :---------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------- |
| ORT_DIRECTORY           | 当开启ONNX Runtime后端时，用于指定用户本地的ONNX Runtime库路径；如果不指定，编译过程会自动下载ONNX Runtime库  |
| OPENCV_DIRECTORY        | 当ENABLE_VISION=ON时，用于指定用户本地的OpenCV库路径；如果不指定，编译过程会自动下载OpenCV库              |
| OPENVINO_DIRECTORY      | 当开启OpenVINO后端时, 用于指定用户本地的OpenVINO库路径；如果不指定，编译过程会自动下载OpenVINO库             |

## C++ SDK编译安装

### Linux

Linux上编译需满足
- gcc/g++ >= 5.4(推荐8.2)
- cmake >= 3.18.0
- cuda >= 11.2
- cudnn >= 8.2

此外更推荐开发者自行安装，编译时通过`-DOPENCV_DIRECTORY`来指定环境中的OpenCV（如若不指定-DOPENCV_DIRECTORY，会自动下载FastDeploy提供的预编译的OpenCV，但在**Linux平台**无法支持Video的读取，以及imshow等可视化界面功能）
```
sudo apt-get install libopencv-dev
```

```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy
mkdir build && cd build
cmake .. -DENABLE_ORT_BACKEND=ON \
         -DENABLE_PADDLE_BACKEND=ON \
         -DENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON \
         -DENABLE_TRT_BACKEND=ON \
         -DWITH_GPU=ON \
         -DTRT_DIRECTORY=/Paddle/TensorRT-8.4.1.5 \
         -DCUDA_DIRECTORY=/usr/local/cuda \
         -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PWD}/compiled_fastdeploy_sdk \
         -DENABLE_VISION=ON \
         -DOPENCV_DIRECTORY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4 \
         -DENABLE_TEXT=ON
make -j12
make install
```

### Windows

Windows编译需要满足条件

- Windows 10/11 x64
- Visual Studio 2019
- cuda >= 11.2
- cudnn >= 8.2

注意：安装CUDA时需要勾选`Visual Studio Integration`, 或者手动将`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions\`文件夹下的4个文件复制到`C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\`文件夹。否则执行cmake命令时可能会遇到`No CUDA toolset found`报错。

在Windows菜单中，找到`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`打开，执行如下命令

```bat
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy
mkdir build && cd build
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 ^
         -DENABLE_ORT_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_PADDLE_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_TRT_BACKEND=ON ^
         -DENABLE_VISION=ON ^
         -DENABLE_TEXT=ON ^
         -DWITH_GPU=ON ^
         -DTRT_DIRECTORY="D:\Paddle\TensorRT-8.4.1.5" ^
         -DCUDA_DIRECTORY="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2" ^
         -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="D:\Paddle\compiled_fastdeploy"
msbuild fastdeploy.sln /m /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
msbuild INSTALL.vcxproj /m /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
```

编译完成后，即在`CMAKE_INSTALL_PREFIX`指定的目录下生成C++推理库

如您使用CMake GUI可参考文档[Windows使用CMakeGUI + Visual Studio 2019 IDE编译](../faq/build_on_win_with_gui.md)

## Python编译安装


### Linux

编译过程需要满足
- gcc/g++ >= 5.4(推荐8.2)
- cmake >= 3.18.0
- python >= 3.6
- cuda >= 11.2
- cudnn >= 8.2

Python打包依赖`wheel`，编译前请先执行`pip install wheel`

所有编译选项通过环境变量导入

```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
export ENABLE_ORT_BACKEND=ON
export ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
export ENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON
export ENABLE_VISION=ON
export ENABLE_TEXT=ON
export ENABLE_TRT_BACKEND=ON
export WITH_GPU=ON
export TRT_DIRECTORY=/Paddle/TensorRT-8.4.1.5
export CUDA_DIRECTORY=/usr/local/cuda
# OPENCV_DIRECTORY可选，不指定会在编译过程下载FastDeploy预编译的OpenCV库
export OPENCV_DIRECTORY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4 \

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel
```

### Windows

编译过程同样需要满足
- Windows 10/11 x64
- Visual Studio 2019
- python >= 3.6
- cuda >= 11.2
- cudnn >= 8.2

在Windows菜单中，找到`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`打开，执行如下命令

```bat
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
set ENABLE_ORT_BACKEND=ON
set ENABLE_PADDLE_BACKEND=ON
set ENABLE_OPENVINO_BACKEND=ON
set ENABLE_VISION=ON
set ENABLE_TEXT=ON
set ENABLE_TRT_BACKEND=ON
set WITH_GPU=ON
set TRT_DIRECTORY=D:\Paddle\TensorRT-8.4.1.5
set CUDA_DIRECTORY=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel
```

编译完成即会在`FastDeploy/python/dist`目录下生成编译后的`wheel`包，直接pip install即可

编译过程中，如若修改编译参数，为避免带来缓存影响，可删除`FastDeploy/python`目录下的`build`和`.setuptools-cmake-build`两个子目录后再重新编译