我正在进行学术机器人研究，因此我们需要集成视觉，传感，执行器领域的多个库。
当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，因为某些库使用CUDA，其他ROCm和其他OpenCL。我的主机上没有NVidia硬件。
我正在开始研究如何对此有所独立（我愿意牺牲性能），但是有几个库可以将CUDA编译为可移植的C ++，或将CUDA编译为OpenCL，所以看起来我认为，NVidia或AMD不应成为阻碍者。
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C ++）。
您能建议替代方法吗？关于如何在未启用NVidia的主机上使用启用CUDA的库的更好方法。
具体情况是在Ubuntu机器中运行不带CUDA或Nvidia的PoseCNN库（它是用CUDA构建的）。 https://github.com/yuxng/PoseCNN