在Ubuntu上使用TensorRT加速，可以按照以下步骤进行操作：
首先，确保你的系统已经安装了CUDA和cuDNN。TensorRT是依赖于CUDA和cuDNN的，因此需要先安装这两个软件包。
下载并安装TensorRT。你可以从英伟达官方网站下载TensorRT的安装包，并按照官方文档的指引进行安装。
配置TensorRT。在安装完成后，你需要设置TensorRT的环境变量，以便系统能够正确地找到TensorRT的库文件和头文件。
编写代码并使用TensorRT进行加速。在你的代码中引入TensorRT的库文件，并使用TensorRT提供的API来优化和加速深度学习模型的推理过程。
编译和运行你的程序。使用正确的编译选项来编译你的代码，确保链接了TensorRT的库文件。然后运行你的程序，查看TensorRT加速的效果。
通过以上步骤，你就可以在Ubuntu上成功使用TensorRT进行加速了。如果需要更详细的指引，可以查阅英伟达官方文档或者TensorRT的官方文档。