AI智能摘要
想在NVIDIAJetsonOrin上解锁原生PyTorch的完整性能吗？官方的预编译版本可能无法充分利用其硬件潜力。本文将为你提供一份详尽的whl自编译指南，从关键环境配置（CUDA 12.6、cuDNN 9.3）到核心编译参数（如开启Flash Attention以优化Transformer推理），手把手教你编译出专为Orin架构（sm_87）优化的PyTorch 2.7.0 wheel包。告别通用版本的限制，获得最适合你边缘计算设备的深度学习框架。
— AI 生成的文章内容摘要
基础信息
| 类别 | 关键参数 | 记录值 | 备注 |
| 基础工具 | CMake / GCC | 4.2.1 / 11.4.0 | 建议 CMake > 3.20 |
| Python | Version / Path | 3.12.12 / .venv | 确保在虚拟环境下编译 |
| PyTorch | Version | 2.7.0 | |
| JetPack | Version | 6.2.1 | 需对应 JetPack 版本 |
| GPU 架构 | CUDA_ARCH | sm_87 (Orin) | 决定硬件兼容性 |
| C++ ABI | CXX11_ABI | 1 (ON) | 影响第三方库链接 |
| 加速库 | Flash Attention | ON | 决定 Transformer 推理性能 |
构建步骤
拉取项目代码
git clone --recursive --branch v2.7.0 http://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
sudo apt update && sudo apt-get install python-pip cmake libopenblas-dev libopenmpi-dev -y
创建虚拟环境
uv venv .venv --python 3.12
uv pip install -r requirements.txt
uv pip install scikit-build
构建
export PYTORCH_BUILD_VERSION=2.7.0
export PYTORCH_BUILD_NUMBER=1
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.7"
export USE_NCCL=0 # 关闭 Jetson 用不上的模块
export USE_DISTRIBUTED=0
export USE_QNNPACK=0
export USE_PYTORCH_QNNPACK=0
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export USE_PRIORITIZED_TEXT_FOR_LD=1
export MAX_JOBS=$(nproc)
python3 setup.py bdist_wheelwhl 输出路径
./pytorch/dist/torch-2.7.0-cp312-cp312-linux_aarch64.whl
安装
uv pip install ./dist/torch-2.7.0-cp312-cp312-linux_aarch64.whl测试验证
python -c"import torch
print(torch.cuda.is_available())"
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