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　OpenCV + CUDA をインストールして GPU が活用されるようになった、と思い込んでいたのだが、タスクマネジャーの表示で GPU が使われていないことに気付いた。
　DaVinci Resolve では、ちゃんと GPU が使われていると確認できる。

　単に CUDA を入れただけでは駄目で、GPU を有効化した OpenCV をビルドしないといけないのかもしれない。
　方法は Jetson Nano だと簡単に見つかるが、Windows でやる例は少な目だ。
　こういう時に頼りになるのが、金子邦彦研究室のサイト。Jetson Nano でもかなりお世話になっている。他のサイトに比べると、手順通りにやったのにエラーが出る頻度は少ない。ただし今回は、エラーが出る。

-S /usr/local/src/opencv -B /usr/local/src/opencv/build

という感じに cmake のオプションを追加し、ソースの path とビルドの path を明示的に指定する必要がある。
　こうして無事に OpenCV のビルドとインストールが終了したものの、いざ Python を実行すると import cv2 でエラーが出る。正常にインストールできていない！
　そればかりではなく、cv2 を使うプログラムが動かなくなった。最悪の場合、ビルドせず OpenCV をインストールすることで GPU が使えない版に復活させることはできるが・・・

　仕方なく、Python のインストールから全部やり直すことにした。
　○○が無い、という類のエラーが出て実行できない場合、無いと言う○○を入れてエラーを解消させようとしてもまず無理である。Linux 系では嫌というほど実感させられている。OpenCV のソースコンパイルなんてのは Windows であっても完全に Linux の世界と同じで、エラーを消そうと格闘するよりクリーンにやり直す方が速いに決まってる。
　ところが作業途中でふと気付くと、知らない間に勝手に DaVinci Resolve が終了してやがる！

　２０時間近く掛かりそうなエンコードの最中だったのに！

　膨大な時間が掛かるエンコードは本当に困りもので、その途中のトラブルでいつ止まるかも分からない。
　エンコードだけさせて裏で何もできない、などという時間を２０時間も確保できるほど暇じゃないんだよ！
　いや、そこに文句を言う前に、いつまで経っても DaVinci Resolve は不安定過ぎる。エラーも出さず「ただ突然終了する」のは止めてくれ！

　もっと前の話をすれば、OpenCV がデフォルトで GPU を活用してくれれば何も問題無い。なぜ大変な苦労をしてソースコンパイルしないと GPU を使ってくれないのか？
　そこが、諸悪の根源だったりする。

　ところが、諦めて GPU を使わない普通の OpenCV をインストールし直しても、エラーが解消されない。
　うわっこれまさに Linux で散々起きたパターンやん。環境が壊れると、延々とエラーが居座り続ける。