使用 CUDA 支持构建 OpenCV答案

【问题标题】：Build OpenCV with CUDA support使用 CUDA 支持构建 OpenCV
【发布时间】：2015-03-16 14:50:43
【问题描述】：

我使用 CMake 生成 Visual Studio 2013 解决方案。接下来我尝试构建它，但得到以下错误：

构建 NVCC（设备）对象 modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/Debug/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.obj

nvcc 致命：不支持的 gpu 架构“compute_11”

我尝试使用 cuda 6.5 和 7.0 版本 2.10 和 3.0。 CUDA_ARCH_BIN 设置为：1.1 1.2 1.3 2.0 2.1(2.0) 3.0 3.5

【问题讨论】：

标签： opencv cuda

【解决方案1】：

另一种选择。 Ubuntu 14.04、GTX Titan X、opencv-2.4.10

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D CUDA_GENERATION=Auto -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON  ..

我也申请了patch，但我不确定最终是否需要它。我曾尝试使用和不使用CUDA_GENERATION=Maxwell，但未检测到 Maxwell。在补丁之前我没有尝试CUDA_GENERATION=Auto，所以我不确定。

【讨论】：

为什么要构建 tiff？
@user136266 因为我做的一些处理是使用 tiffs。它们在地理空间数据、栅格等中很常见。

【解决方案2】：

使用 cmake 进行配置时，将选项 CUDA_GENERATION 设置为特定于您的 GPU 架构。我遇到了同样的错误并尝试了这个来解决问题。

【讨论】：

【解决方案3】：

跟进 Yun 的回答（无法发表评论），这对我有用，并显示了 CUDA_GENERATION 的可能值：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler ..

（Ubuntu 12.04 和 14.04、GTX Titan 以及 OpenCV 2.4.11 和 3.0.0。）

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用CUDA_GENERATION 为您的 GPU 架构指定相应的代号。

这是解析CUDA_GENERATION值的相关opencv cmake code：

  set(__cuda_arch_ptx "")
  if(CUDA_GENERATION STREQUAL "Fermi")
    set(__cuda_arch_bin "2.0")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Kepler")
    set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5 3.7")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Maxwell")
    set(__cuda_arch_bin "5.0 5.2")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Pascal")
    set(__cuda_arch_bin "6.0 6.1")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Volta")
    set(__cuda_arch_bin "7.0")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Auto")
    execute_process( COMMAND "${CUDA_NVCC_EXECUTABLE}" ${CUDA_NVCC_FLAGS} "${OpenCV_SOURCE_DIR}/cmake/checks/OpenCVDetectCudaArch.cu" "--run"
                     WORKING_DIRECTORY "${CMAKE_BINARY_DIR}${CMAKE_FILES_DIRECTORY}/CMakeTmp/"
                     RESULT_VARIABLE _nvcc_res OUTPUT_VARIABLE _nvcc_out
                     ERROR_QUIET OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE)
    if(NOT _nvcc_res EQUAL 0)
      message(STATUS "Automatic detection of CUDA generation failed. Going to build for all known architectures.")
    else()
      set(__cuda_arch_bin "${_nvcc_out}")
      string(REPLACE "2.1" "2.1(2.0)" __cuda_arch_bin "${__cuda_arch_bin}")
    endif()
endif()

维基百科 CUDA 页面有一个很好的表格，用于将您的视频卡映射到正确的微架构代码名称（抱歉，这里太大，无法复制）：

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

例如，我的 2012 年中期 Macbook Pro 有一个古董 GeForce GT 650M，维基百科表表明它使用了 Kepler 微架构。因此，我在我的 cmake 命令行中使用它：

cmake -D CUDA_GENERATION="Kepler" ...

opencv 脚本在显示配置摘要时将其转换为“3.0 3.5 3.7”，并将相应的标志传递给nvcc。

就我而言，在正确设置之前，我收到了关于 compute_70 不支持的错误。显然，截至今天（2017 年 10 月 7 日）仍有一个 open issue in the opencv tracker 表示自动检测无法正常工作。

【讨论】：

【解决方案5】：

谢谢，

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler ..

这让我安装了opencv-2.4.9。

如果您想了解更多详情，请查看link。

【讨论】：

感谢您回答问题。然而，这是一个仅链接的答案；最好在您的答案中包含更详细的描述以及您所指链接中的信息。

【解决方案6】：

这是因为你的 gpu 类型不匹配。

您必须明确定义 CUDA_GENERATION。

在我这边，我可以找到 3 种类型的 CUDA_GENERATION；汽车、开普勒、费米。

当我将 CUDA_GENERATION 设置为 Kepler 时，compute_11 更改为 compute_30 并构建成功。

【讨论】：

【解决方案7】：

您应该使用cmake 设置这些条目CUDA_ARCH_BIN = 3.2 和CUDA_ARCH_PTX = 3.2

希望对你有帮助。

问候

【讨论】：

【解决方案8】：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D CUDA_GENERATION=Kepler -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON ..

为我工作的 OpenCV 2.4.11

【讨论】：