Нужен для loop-publisher.sh wrapper в cctv stack — heartbeat и alert MQTT
publish. 4.5 MB добавил, runtime image теперь ~590 MB. Без него wrapper
silent fail на mqtt_alert/mqtt_state (но retry-loop работает).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Заменяет cudaMalloc + cudaIpcGetMemHandle на cuMemCreate (VMM) +
cuMemExportToShareableHandle(POSIX_FILE_DESCRIPTOR). FDs передаются consumer'у
через sendmsg(SCM_RIGHTS) в handshake. Frigate (s6-overlay не даёт share PID)
и любой другой consumer работают БЕЗ pid namespace share — только volume mount
unix socket'a /run/cuframes и IPC share для /dev/shm header.
Sync: cudaEventRecord+IPC events → cuStreamSynchronize в do_publish.
Producer ждёт ~1 ms что stream flush'нулся, потом atomic_store(seq).
Consumer читает seq через memory_order_acquire и копирует DtoD без
event wait — HW coherence гарантирована на одном GPU.
ABI break (согласован с user'ом):
- magic 0xCC7C1DCC → 0xCC7C1DCE (старые consumers fail cleanly)
- protocol V3 → V4
- libcuframes.so.0 SOVERSION остаётся, но .so.0.3.0 → .so.0.4.0
- EXTERNAL ownership убран (VMM требует cuMemCreate-allocated memory,
нельзя export'нуть произвольный cudaMalloc-pointer как POSIX FD)
- cuframes-rtsp-source переведён на LIBRARY mode + один D2D memcpy
в acquire'нутый slot (overhead малый — публишер всё равно делал такой
D2D из FFmpeg hwframe pool в EXTERNAL pool раньше)
Размер: granularity 2 MB на 5090 → NV12 1920×1080 (~3.1 MB) округляется до
4 MB, +1 MB на slot × 16 × 4 камеры = +64 MB VRAM. Терпимо.
Packet ring (cuframes_packets://) НЕ затронут — отдельный SHM с своим
magic, работает как раньше.
PoC + smoke в spike/:
- vmm_fd_pingpong/ — minimal cuMemCreate+FD round-trip
- smoke_v04/ — full publisher+subscriber, 100/100 frames без pid share
Base image: Dockerfile.runtime → CUDA 12.4 (был 13.0). Matching prod
pipeline + Frigate base, иначе libcudart conflict при load.
Compose stack (localhost-infra repo) — параллельный commit:
- убран pid: container:cuframes-pub-parking из subscribers
- image теги: gx/cuframes:0.4, gx/cuda-grid-pipeline:phase8,
gx/frigate:cuframes-v0.4
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
docs/integration.md — детальный guide для интеграции в существующий CCTV
docker-compose: критичные требования (ipc=shareable/container, общий
shared volume для socket), пример CuframesSource для cctv-processor,
verification checklist, troubleshooting (timeout, ipc namespace mismatch,
high latency). Зафиксировано: v0.1 frigate-decode не убирается без
patch'а FFmpeg — это v0.2 scope.
docker/Dockerfile.runtime — multi-stage build (devel → runtime), копирует
libcuframes.so + cuframes-rtsp-source + sub_count в /usr/local. Образ
~700 MB (vs ~7 GB у dev'а). Smoke-test: бинарки запускаются, ldd видит
все нужные libs.
docker-compose.example.yml — reference docker-compose с правильным ipc
mode и volume mounts для копирования в свои проекты.
.dockerignore — исключает build/ и build-*/ из COPY context.
README обновлён: статус v0.1 done, quickstart с реальным docker run,
ссылка на integration guide.
Architectural review (2026-05-15) указал что cudaStreamSynchronize-only на
producer-side не достаточен для cross-process visibility — NVIDIA Programming
Guide §3.2.8 требует cudaIpcEventHandle_t. Phase 0 PoC v1 не проверял этот
случай из-за cudaMemcpy который имеет implicit barriers.
spike-v2 воспроизводит правильный сценарий: consumer запускает verify_kernel
на ОТДЕЛЬНОМ stream'е (real-world use case — PyTorch / OpenCV CUDA), pattern
включает row-based component для отлова partial-frame torn.
Запуск 4 scenarios × 1500/600 frames:
A-fhd60 (stream sync, FHD@60): 0 torn, p99=267µs, max=14.7ms
B-fhd60 (event sync, FHD@60): 0 torn, p99=344µs, max=5.2ms
A-4k30 (stream sync, 4K@30): 0 torn, p99=606µs, max=4.4ms
B-4k30 (event sync, 4K@30): 0 torn, p99=437µs, max=3.7ms
Все 4 показали 0 torn frames. R1 на single-host single-GPU фактически
не воспроизводится — но NVIDIA contractually не гарантирует это.
Decision: events as default (R1/R2 resolved). Architecture.md §6.6 закрыт.
Tradeoff: mean latency +20µs, max latency в 3× ниже (predictable tail) +
future-proof для multi-GPU.
Также Dockerfile.dev — апдейт CUDA до 13.0.3 (12.4 не существует с devel-ubuntu24.04).
Связано с PR review: R1, R2, R3 (R3, R4 — в следующих коммитах).
Claude Opus
gx