[马库斯]

你好,
我想用机器人磨非常大的零件，第一个粗加工程序由350万个点组成。第一个处理的路径更新需要很长的时间，大约。1.5小时没有碰撞检查。有了碰撞检查，这就是个没完没了的故事。但是我想对每个铣削项目进行碰撞检查。我花了几天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。
我已经在设置中激活了“Cuda”，但是当我打开显卡的系统监视器进行计算时，我没有看到利用率。我得更快地计算，快得多。

，
我在论坛上发现了这个//www.jasonament.com/forum/Thread-Video-ca...erformance
有没有一个专门的Robodk版本的Cuda计算?
以下是关于我个人电脑的信息:
英特尔®酷睿™i7-8700K CPU @ 3.70GHz
64.0 GB内存
显卡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。

我将非常感激任何帮助。

马库斯

[j_cso]

这里也有类似的问题。我用的是Ubuntu 20.04上的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”。假设我可以让CUDA工作，那么在碰撞检查方面，CUDA预计会比CPU快多少?

代码:

nvidia-smi美元
11月10日星期四23:01:44 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.85.02 Driver Version: 510.85.02 CUDA Version: 11.6 | . |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU名称持久化- m |总线id Disp.A | Volatile Uncorr。ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | . pem
| | | mig m . |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A4000灭| 0000000:65:00.0亮|灭|
| 41% 44C P2 36W / 140W | 1062MiB / 16376MiB | 1%默认|
| | | n / a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
|进程:|
| GPU GI CI PID Type进程名称
| ID ID用途
|=============================================================================|
| 0 - 1283 G /usr/lib/ xorg/xorg 120MiB | . | . | . | 0 - - 1283 G /usr/lib/ xorg/xorg 120MiB | . | . | 0 - -
| 0 - - 3401 G /usr/lib/ xorg/xorg 173MiB | . | . | 0 - -
| 0 N / N / 3532 G /usr/bin/gnome-shell 89 mib |
| 0 - 4714 C /usr/ nxr /bin/nxnode.bin 190MiB | .bin 0 - -
| 0 - 5657 G ./RoboDK 472MiB | . | 0 - -
+-----------------------------------------------------------------------------+

[艾伯特]

RoboDK的Linux版本已经更新到最新版本。该版本包括使用Nvidia CUDA内核的碰撞检查支持。

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

[j_cso]

谢谢，这有点帮助。当我选择“CUDA”时，“碰撞检查硬件”显示“8个cpu和CUDA (NVIDIA RTX A4000)”。我还检查了“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没有显示任何GPU负载。

代码:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.85.02 Driver Version: 510.85.02 CUDA Version: 11.6 | . |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU名称持久化- m |总线id Disp.A | Volatile Uncorr。ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | . pem
| | | mig m . |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A4000常灭| 0000000:65:00.0常灭|常灭|
| 41% 31C P8 14W / 140W | 385MiB / 16376MiB | 2%默认|
| | | n / a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

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

[艾伯特]

你在Windows上遇到同样的情况吗?

如果你的3D模型非常简单，GPU的努力就不那么重要了。

你能把RDK项目文件发给我们吗?

[j_cso]

不幸的是，这不是一个我可以分享的RDK。你有可以发给我的GPU更快的吗?(除非谷歌让我失望，似乎网上很少有关于robodk中的cuda碰撞检查，所以这可能对其他人也有帮助)。