Используйте CUDA без графического процессора с поддержкой CUDA - ROCm или OpenCL
Я занимаюсь научными исследованиями в области робототехники, поэтому нам нужно объединить несколько библиотек в области зрения, восприятия, приводов.
Существует огромная проблема при попытке использовать библиотеки, которые решают проблемы, а также о том, как их интегрировать, поскольку некоторые используют CUDA, другие ROCm, другие OpenCL. У меня на хост-компьютере нет оборудования NVidia.
Я начинаю исследование того, как быть немного независимым от этого (я готов пожертвовать производительностью), но есть несколько библиотек, которые компилируют CUDA в переносимый C++ или CUDA в OpenCL, так что, похоже, не стоит быть блокирующим, имеющим или NVidia или AMD по моему мнению.
Я хотел бы предложить иметь в виду эти библиотеки https://github.com/hughperkins/coriander (конвертировать CUDA в OpenCL для запуска на других картах) https://github.com/ROCm-Developer-Tools/HIP (конвертировать CUDA в переносимый C++).
Можете ли вы предложить альтернативы этому? Могут быть более эффективные способы использования библиотек с поддержкой CUDA на хосте без поддержки NVidia.
Конкретным случаем будет запуск библиотеки PoseCNN (она была построена с CUDA) без CUDA или Nvidia на машине с Ubuntu. https://github.com/yuxng/PoseCNN