[马库斯]

你好,
我想用机器人磨非常大的零件，第一个粗加工程序包含350万个点。第一个处理的路径更新需要非常长的时间，大约为。一个半小时未进行碰撞检查。有了碰撞检查，这是一个永无止境的故事。但我想对每个铣削项目进行碰撞检查。我花了几天的时间来计算我的第一个测试项目。我的速度比程序计算的要快。
我在设置中激活了“Cuda”，但当我打开显卡的系统监视器进行计算时，我看到没有使用。我必须加快计算速度，快得多。

,
我在论坛上发现了这个//www.jasonament.com/forum/Thread-Video-ca...erformance
有没有一个特殊版本的Robodk Cuda计算?
以下是我个人电脑的信息:
Intel®酷睿™i7-8700K CPU @ 3.70GHz
64.0 GB内存
图形Nvidia M2000
我使用RoboDK 5.2.1版本，这是我可以使用的最新版本，因为我的许可证通过Hexagon的WorkNC运行。

如果有任何帮助，我会非常感激。

马库斯

[j_cso]

这里也有类似的问题。我用的是ubuntu20.04的RoboDK 5.5.0。当我尝试使用GPU进行碰撞检查时，我得到“CUDA不支持”。CUDA的碰撞检查速度比CPU快多少，假设我能让它工作?

代码:

nvidia-smi美元
11月10日星期四23:01:44 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.85.02驱动版本:510.85.02 CUDA版本:11.6 | . db
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU名称persistent - m | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. aECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | .风扇Temp Perf Pwr:Usage/Cap
| | | mig m . |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A4000关闭| 0000000:65:00.0开|关闭|
| 41% 44C P2 36W / 140W | 102mib / 16376MiB | 1%默认|
| | | n / a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
|进程:|
| . | GPU GI CI PID类型进程名称GPU内存
| ID ID Usage | .使用示例
|=============================================================================|
| 0 - - 1283 G /usr/lib/ xorg/xorg 120MiB | . | 0 - -
| 0 - - 3401 G /usr/lib/ xorg/xorg 173MiB |
| 0 - - 3532 G /usr/bin/gnome-shell 89MiB | . | 0 - -
| 0 - - 4714 C /usr/ nx/ bin/nxnode.bin 190MiB | . | 0 - -
| 0 - - 5657 G ./RoboDK 472MiB | . | 0 - -
+-----------------------------------------------------------------------------+

[艾伯特]

RoboDK的Linux版本已经更新到最新版本。该版本支持使用Nvidia CUDA核心进行碰撞检查。

你可以在这里获得最新版本:
//www.jasonament.com/雷电竞app下载安卓download

[j_cso]

谢谢，这有点帮助。现在，当我选择“CUDA”时，“碰撞检查硬件:”显示“8个cpu和CUDA (NVIDIA RTX A4000)”。我还选中了“使用GPU阵列”。但是无论我将其设置为CPU还是CUDA，碰撞测试任务都需要相同的时间(1m40s)，而且nvidia-smi不会显示任何GPU负载。

代码:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.85.02驱动版本:510.85.02 CUDA版本:11.6 | . db
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU名称persistent - m | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. aECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | .风扇Temp Perf Pwr:Usage/Cap
| | | mig m . |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A4000关闭| 0000000:65:00.0关闭|关闭|
| 41% 31C P8 14W / 140W | 385MiB / 16376MiB | 2%默认|
| | | n / a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
|进程:|
| . | GPU GI CI PID类型进程名称GPU内存
| ID ID Usage | .使用示例
|=============================================================================|
| 0 - - 1283 G /usr/lib/ xorg/xorg 120MiB | . | 0 - -
| 0 N / N / 3401 G /usr/lib/xorg/Xorg 194 mib |
| 0 - - 3532 G /usr/bin/gnome-shell 12MiB | . | 0 - -
5657 G ./RoboDK 5MiB | . | 0 - -
| 0 n / a n / a 7165 g…460138810891988132,131072 36MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

[艾伯特]

你在Windows上也有同样的体验吗?

如果你的3D模型非常简单，GPU就不那么重要了。

你能把RDK项目文件发给我们吗?

[j_cso]

不幸的是，这不是我能分享的RDK。你有一个你可以发送给我的期望在GPU上更快吗?(除非谷歌让我失望，似乎在网上很少有cuda碰撞检查在robodk，所以这可能帮助其他人也)。