用TensorRT针对AArch64用户的交叉编译示例

以下介绍如何在x86_64linux下为AArch64 QNX和Linux平台交叉编译TensorRT示例。

2.1. Prerequisites

本节提供分步说明，以确保满足交叉编译的最低要求。

Procedure

为对应的目标安装CUDA跨平台工具包，并设置环境变量CUDA_INSTALL_DIR。

$ export CUDA_INSTALL_DIR=“your cuda install dir”

Where CUDA_INSTALL_DIR is set to /usr/local/cuda by default.

为相应的目标安装cudn跨平台库，并设置环境变量CUDNN_INSTALL_DIR。

$ export CUDNN_INSTALL_DIR=“your cudnn install dir”

Where CUDNN_INSTALL_DIR is set to CUDA_INSTALL_DIR by default.

为相应的目标安装TensorRT交叉编译Debian包。

注意：如果您使用目标平台的tar文件版本，那么您可以安全地跳过这一步。tar文件版本已经包含了交叉编译库，因此不需要额外的包。

QNX AArch64

libnvinfer-dev-cross-qnx,
libnvinfer7-cross-qnx

Linux AArch64

libnvinfer-dev-cross-aarch64,
libnvinfer7-cross-aarch64

2.2. Building Samples For QNX AArch64

本节提供为QNX用户构建示例的分步说明。

下载QNX工具链并导出以下环境变量。

$ export QNX_HOST=/path/to/your/qnx/toolchains/host/linux/x86_64

$ export
QNX_TARGET=/path/to/your/qnx/toolchain/target/qnx7

通过发布以下命令构建示例：

$ cd /path/to/TensorRT/samples

$ make TARGET=qnx

2.3. Building Samples For Linux AArch64

本节提供为Linux用户构建示例的分步说明。

安装相应的GCC编译器aarch64-linux-gnu-g++。在Ubuntu中，可以通过以下方式安装：

$ sudo apt-get install g+±aarch64-linux-gnu

通过发布以下命令构建示例：

$ cd /path/to/TensorRT/samples

$ make TARGET=aarch64

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