安装布局说明

推荐的本地 Windows 布局

CUDA 根目录：

  • %ProgramFiles%\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

本仓库已验证过的 CUDA 目录示例：

  • v11.6
  • v11.8
  • v12.1
  • v12.9
  • v13.2

TensorRT / cuDNN 本地依赖目录：

  • <repo-root>\third_party\nvidia

本仓库已验证过的重点组合：

  • TensorRT-8.6.1.6-cuda 11.8 + CUDA 11.8 + cuDNN 8.9
  • TensorRT-8.6.1.6-cuda 12.0/12.1 + CUDA 12.1 + cuDNN 8.9
  • TensorRT-10.11.0.33-cuda 11.8 + CUDA 11.8 + cuDNN 8.9
  • TensorRT-10.11.0.33-cuda 12.9 + CUDA 12.9 + cuDNN 9.22
  • TensorRT-11.0.0.114-cuda 12.9 + CUDA 12.9 + cuDNN 9.22
  • TensorRT-11.0.0.114-cuda 13.2 + CUDA 13.2 + cuDNN 9.22

版本配对规则

构建和 runtime 包必须显式选择 TensorRT / CUDA / cuDNN 组合，不能只依赖自动探测。当前 CUDA 12.9 已经安装，目标为 cuda12.9 的组合必须使用 CUDA 12.9，之前临时使用 CUDA 12.3 的 fallback 已废弃，不能再作为本地验证依据。

TensorRT 11 + CUDA 13.2 当前可完成原生编译，但运行 smoke 仍受本机驱动 CUDA 能力限制，暂不标记为完整本地验证。

本机专属路径

本机专属路径应写入：

  • pack/runtime/runtime-packages.local.json

该文件不纳入 Git。建议从 pack/runtime/runtime-packages.local.example.json 复制后修改。公开的 runtime-packages.manifest.json 不应包含机器专属盘符路径。

已验证结论

已完成 Windows 本地真实链路和包验证的重点组合：

  • trt8.6-cuda11.8-cudnn8.9
  • trt8.6-cuda12.1-cudnn8.9
  • trt10.11-cuda11.8-cudnn8.9
  • trt10.11-cuda12.9-cudnn9.22
  • trt11.0-cuda12.9-cudnn9.22

Linux 结构继续保留，但当前仍以 Windows API 完整化为优先。Linux 真机打包和验证等待后续 GitHub/self-hosted runner 环境。

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