gx
f10413580d
docs: cross-container CUDA IPC requires both --ipc и --pid namespace share
...
Реальный тест на 192.168.88.98 (1920x1080 HEVC, 25fps) показал: для отдельных
consumer-container'ов недостаточно ipc=container:X — нужен также
pid=container:X, иначе cudaIpcOpenEventHandle падает с invalid device
context. CUDA driver валидирует IPC peer через /proc/<pid>/...
E2E на реальной камере проверен:
publisher (отдельный контейнер) -> consumer (docker exec): 250 frames, 0 gaps
publisher (отдельный контейнер) -> consumer (отдельный с pid+ipc): 200, 0 gaps
Обновлено:
- docs/integration.md compose snippet, verification, troubleshooting section
- docker-compose.example.yml — добавлен pid: container:cuframes-cam-test
- README.md quickstart — добавлен --pid в docker run subscriber
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com >
2026-05-15 06:37:09 +01:00
gx
44dab75e08
docs+docker: integration guide и runtime image для Frigate/cctv stack
...
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.
2026-05-14 23:47:56 +01:00
gx
dc478c7cda
docs: system requirements (hardware, software, build, Docker, k8s)
...
docs/requirements.md (220 строк):
- Hardware: NVIDIA GPU CC ≥7.5 (Turing+), Linux x86_64, VRAM/RAM/CPU minimum
- Software host: kernel ≥5.4, driver ≥525/555, glibc ≥2.31, Ubuntu/Debian/RHEL
- Build deps: CUDA Toolkit ≥12.0, GCC 11+, CMake 3.20+, FFmpeg 4.4+
- Docker: nvidia-container-toolkit, --gpus, --ipc=shareable, --shm-size=2gb
- Cross-container CUDA IPC: variant A (--ipc=container:X), variant B (host),
k8s через emptyDir + shareProcessNamespace
- Out-of-scope: AMD/Intel/macOS/Windows/WSL2/Jetson/multi-GPU/multi-host
- Quick-check команды (nvidia-smi, uname, ldd, df /dev/shm)
- Tested matrix (Phase 0): RTX 5090, driver 595, CUDA 13.0.88, Ubuntu 24.04
README.md обновлён:
- Краткая таблица minimum vs recommended
- Список не-поддерживаемых платформ
- Ссылки на все docs/ файлы (architecture, protocol, requirements, benchmarks)
2026-05-14 23:11:30 +01:00
gx
c8ab4522f2
initial commit: design specification + repo scaffolding
...
cuframes — open-source FFmpeg-плагин и runtime library для zero-copy
sharing декодированных видеокадров между процессами через CUDA IPC.
Содержимое initial commit:
- docs/architecture.md — полная design-spec (418 строк) с prior art,
protocol design, API draft, phase plan, acceptance criteria
- README.md — landing с описанием идеи, состава, quickstart-tease,
roadmap, ссылки на community-discussions подтверждающие спрос
- CONTRIBUTING.md — guidelines, code style, commit message convention
- CHANGELOG.md — Keep a Changelog format, Unreleased / 0.0.1
- LICENSE — LGPL-2.1+ (compatibility с FFmpeg)
- .gitignore — build/CMake/Docker/Python/CUDA-specific
Следующие шаги (отдельные коммиты):
- docker/Dockerfile.dev (CUDA 12.x dev environment)
- tools/spike/ (Phase 0 PoC код для measurement CUDA IPC latency)
2026-05-14 21:17:34 +01:00
gx