我在做学术机器人研究，所以我们需要在视觉、传感、执行器领域集成几个库。
尝试使用解决问题的库以及如何将它们集成在一起时存在一个巨大的问题，因为有些使用 CUDA，其他的 ROCm，其他的 OpenCL。我的主机中没有 NVidia 硬件。
我正在开始研究如何在这方面有点独立（我愿意牺牲性能），但是有几个库可以将 CUDA 编译为可移植 C++，或将 CUDA 编译为 OpenCL，所以它似乎不应该在我看来，成为 NVidia 或 AMD 的阻碍者。
我建议记住这些库 https://github.com/hughperkins/coriander（将 CUDA 转换为 OpenCL 以在其他卡中运行） https://github.com/ROCm-Developer-Tools/HIP（将 CUDA 转换为可移植的 C++）。
你能提出替代方案吗？关于如何在未启用 NVidia 的主机上使用启用 CUDA 的库可能有更好的方法。
具体情况是在 Ubuntu 机器上运行没有 CUDA 或 Nvidia 的 PoseCNN 库（它是用 CUDA 构建的）。https://github.com/yuxng/PoseCNN