Tengo una placa de desarrollo NVidia Jetson TK1 (ARM Cortex A15) que tiene una GPU Keplar compatible con CUDA. Quiero hacer el mismo procesamiento de imágenes con OpenCV 3.0 usando CUDA.
Al leer los documentos de NVidida, descubrí que CUDA solo se puede instalar en distribuciones de Linux compatibles. El desafío es que no estoy usando el sistema operativo Ubuntu que viene con él, sino un sistema operativo integrado liviano que compilé con Yocto. Proyecto. OpenCV se compila e instala con soporte CUDA, pero no puede utilizar las GPU.
Pero sé que es posible porque alguien en una lista de correo lo ha hecho antes.Aquíes la conversación. Todo lo que necesito hacer es colocar los binarios correctos en el lugar correcto.
El problema es que no sé dónde conseguir el "paquete de controladores precompilados de nvidia" para mi arquitectura y dónde colocarlos. Cualquier ayuda sería apreciada.
Respuesta1
Es posible. Y es fácil si tienes apt y dpkg. En mi caso no tenía ambos y tuve que instalarlos. Vaya a "Instalar CUDA" si ya tiene apt.
Necesita instalar apt install los binarios CUDA. Debe realizar los siguientes dos pasos para asegurarse de que su imagen sea apta:
- Asegúrate de que tu imagen esté
IMAGE_FEATURES += "package-management"incluida. - En local.conf, cambie
PACKAGE_CLASSESapackage_deb - Añadir
gnupgyaptaCORE_IMAGE_EXTRA_INSTALL
Instalación de CUDA.
Entonces, todo lo que tiene que hacer es descargar el archivo .deb para CUDA Toolkit para L4T usando un navegador web en el dispositivo o descargarlo en su PC y luego copiar el archivo a su dispositivo usando una memoria USB o a través de la red. (Asegúrese de descargar el kit de herramientas para L4T y no el kit de herramientas para Ubuntu, ya que es para compilación cruzada en lugar de compilación nativa).
Necesitas descargar el kit de herramientas correspondiente a la versión L4T que tienes. Por ejemplo, ejecuto R21.4 y así puedo descargar el mío desdeaquí. EnesteEn esta página encontrarás los binarios de la última versión.
Ahora instale los metadatos del repositorio CUDA que descargó manualmente para L4T
sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-<version-you-downloaded>_armhf.deb
Descargue e instale el kit de herramientas CUDA real, incluido el kit de herramientas OpenGL de NVIDIA. Sólo descarga alrededor de 15 MB. En el segundo comando a continuación, instale "cuda-toolkit-6-0" si descargó CUDA 6.0, o "cuda-toolkit-6-5" si descargó CUDA 6.5, etc.
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-toolkit-x-x
Agréguese al grupo "video" para permitir el acceso a la GPU
sudo usermod -a -G video $USER
Agregue las rutas CUDA de 32 bits a su script de inicio de sesión .bashrc y comience a usarlo en su consola actual:
echo "# Add CUDA bin & library paths:" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Finalmente verifique que CUDA Toolkit esté instalado en su dispositivo:
nvcc -V
¡Y listo, ya terminaste!