Вопрос или проблема
Недавно я работал над проектом, в котором используются OpenCV и YoloV8 для обнаружения объектов и их обработки. Этот проект должен был поддерживать любые видеокарты серии Nvidia, но я обнаружил, что скомпилированный мной opencv_world (на 30-й серии) не работал на 20-й или 40-й серии (программа даже не могла запуститься). У меня были установлены версии CUDA: 7.5, 8.6 и 8.9 (соответственно для 20, 30 и 40 серии) при компиляции моего opencv_world.
Я пытался компилировать opencv_world на отдельной системе (например, компилировать версию для 20-й серии на машине с видеокартой этой серии), но это тоже не сработало.
Из-за этого мы почти сдались с проектом.
Мне было интересно, знает ли кто-нибудь, как это исправить.
Ответ или решение
Проблемы с совместимостью OpenCV и CUDA для разных серий GPU Nvidia
Работа с библиотеками компьютерного зрения, такими как OpenCV и Яндекс.Объект, в комбинации с технологией GPU от Nvidia, требует внимания к деталям, особенно когда речь идет о совместимости. Вы столкнулись с проблемой совместимости библиотеки OpenCV, собранной с поддержкой CUDA, и разными сериями графических процессоров Nvidia, что является распространенной ситуацией в разработке программного обеспечения.
Проблема
Ваша ситуация заключается в том, что вы скомпилировали библиотеку opencv_world на базе видеокарты 30 серии, и эта версия не работает на 20 серии или 40 серии графических процессоров. Вы установили соответствующие версии CUDA для каждой серии: 7.5 для 20 серии, 8.6 для 30 серии и 8.9 для 40 серии. При этом даже попытки собрать opencv_world на оборудовании 20 серии не принесли успеха.
Возможные причины проблемы
-
Необходимые версии CUDA: Каждая серия GPU требует определенной версии CUDA. При компиляции
opencv_worldна одной версии CUDA могут возникнуть зависимости, которые несовместимы с другими версиями. Например, более новые карты могут требовать новые функции, которые не поддерживаются старыми версиями CUDA. -
Проблемы с API и ABI совместимостью: Каждая новая версия CUDA может вводить изменения в API и ABI, что может быть причиной недопустимого взаимодействия при использовании библиотеки. Если ваша библиотека скомпилирована с одной версией CUDA, на другой версии эта библиотека может не функционировать.
-
Драйвера GPU: Версия драйвера Nvidia также может влиять на совместимость с разными версиями CUDA. Убедитесь, что драйвера, установленные на ваших системах, соответствуют требованиям CUDA для каждой серии GPU.
Решения
-
Кросс-компиляция: Рассмотрите возможность создания нескольких версий
opencv_world, каждая из которых будет поддерживать конкретную серию GPU. Вам может понадобиться использовать разные машины или виртуальные машины для каждой версии. -
Обновление CUDA и драйверов: Проверьте, можете ли вы обновить CUDA и драйвера GPU на всех бюджетах, чтобы использовать одну и ту же версию. Это может потребовать дополнительных усилий, но упростит задачу совместимости.
-
Используйте Docker: Рассмотрите возможность использования контейнеров Docker для создания среды с нужными версиями библиотек и CUDA. Это поможет обеспечить одинаковые условия для всех версий GPU, что может значительно упростить процесс разработки.
-
Логгирование ошибок: Запускайте ваши программы с детализацией вывода, чтобы лучше понять, в чем конкретно происходит сбой. Это может помочь выявить специфические ошибки взаимосвязи, которые могут быть устранены.
Заключение
Проблемы совместимости между библиотеками, CUDA и различными сериями GPU могут быть сложными и времязатратными. Тем не менее, с правильным планом и подходом, можно наладить работу вашего проекта. Использование нескольких версий opencv_world и, возможно, поддержка более новых и универсальных версий CUDA на всех поддерживаемых системах могут помочь оптимизировать ваши разработки. Не стоит отчаиваться — оцените возможности, рассматривая предложенные решения, и вернитесь к своему проекту с новыми силами и идеями.