我来帮你拆解并解答这两个问题：

COLMAP的GPU加速功能完全依赖NVIDIA的CUDA框架，这是NVIDIA专属的并行计算平台。目前官方没有为非NVIDIA GPU（比如AMD、Intel集成显卡等）提供GPU加速支持，如果你使用这类设备，只能切换到CPU模式运行所有模块（特征提取、特征匹配、三维重建等），无法利用GPU加速。

从你的描述来看，8月30日的版本能正常运行，但升级到dev分支的ad7bd93版本后出现崩溃，且回滚旧版本构建失败。结合你的环境（macOS Mojave 10.14.6），可以从以下几个方向排查和解决：

1. 检查CUDA版本兼容性 #

macOS Mojave的系统版本限制了最高支持的CUDA版本为CUDA 10.1——NVIDIA从CUDA 10.2开始就停止了对macOS的支持。如果新版本COLMAP提升了CUDA版本要求，你的系统无法满足，就会导致CUDA设备识别失败。建议你确认当前安装的CUDA版本，以及新版本COLMAP的CUDA依赖要求。

2. 重新构建时确保CUDA被正确检测 #

回滚或重新构建COLMAP时，一定要确保CMake正确识别到CUDA。可以尝试以下步骤：

• 彻底删除之前的build目录，避免缓存干扰
• 运行CMake时手动指定CUDA编译器路径：

  cmake -S . -B build -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc
  

• 查看CMake的输出日志，确认是否有类似Found CUDA: /usr/local/cuda的提示，如果没有，说明构建过程中没有启用CUDA支持，运行时调用GPU就会崩溃。

3. 先验证CPU模式是否正常 #

先切换到CPU模式运行特征提取，排查是否是GPU专属问题：

colmap feature_extractor --database_path DATABASE_PATH --image_path IMAGES_PATH --ImageReader.camera_model RADIAL --ImageReader.single_camera_per_folder 1 --SiftExtraction.use_gpu 0

如果CPU模式能正常运行，说明问题确实出在CUDA设备的适配层面。

4. 解决回滚版本的构建失败问题 #

回滚到旧版本后构建失败，大概率是构建缓存或依赖库版本不兼容导致的：

• 清理所有构建缓存，包括build目录和系统中可能残留的旧编译文件
• 检查OpenCV、Eigen等依赖库的版本，旧版本COLMAP可能依赖特定版本的库，如果你的系统已经更新了这些库，可能需要安装对应版本的依赖包。

5. 排查代码变更影响 #

查看ad7bd93提交及之后的代码变更，重点关注SIFT特征提取器或CUDA设备检测相关的逻辑——新版本可能对CUDA设备的检测更严格，导致旧系统的CUDA设备无法通过校验，进而触发崩溃。

你的报错信息与复现命令 #

报错信息：

*** Check failure stack trace: ***
@ 0x11303b349 google::LogMessage::Flush()
@ 0x11303e9ef google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x11303bc77 google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x10d99e10d colmap::SiftFeatureExtractor::SiftFeatureExtractor()
@ 0x10d7bcd19 RunFeatureExtractor()
@ 0x10d7da01c main
[1] 38034 abort colmap feature_extractor --database_path --image_path RADIAL 1 1

复现命令：

colmap feature_extractor --database_path DATABASE_PATH --image_path IMAGES_PATH --ImageReader.camera_model RADIAL --ImageReader.single_camera_per_folder 1 --SiftExtraction.use_gpu 1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saad Bahir