如何在使用cudaLaunchHostFunc而不是cudaStreamAddCallback时从CUDA错误中恢复
在使用cudaLaunchHostFunc而不是cudaStreamAddCallback时从CUDA错误中恢复的方法如下：
- 首先，了解cudaLaunchHostFunc和cudaStreamAddCallback的区别。cudaLaunchHostFunc是CUDA的一个异步执行函数，它允许在主机端启动一个CUDA函数，并在CUDA函数执行完成后回调主机函数。而cudaStreamAddCallback是将一个回调函数添加到CUDA流中，在CUDA流执行完成后调用该回调函数。
- 当使用cudaLaunchHostFunc时，如果在CUDA函数执行过程中发生错误，可以通过以下步骤进行恢复：
- a. 在主机函数中，使用cudaGetLastError函数来获取最近一次的CUDA错误码。CUDA错误码是一个枚举类型，表示不同类型的CUDA错误。
- b. 根据错误码进行相应的错误处理。可以使用switch语句或if语句来处理不同的错误码。常见的错误码包括cudaSuccess（操作成功完成）、cudaErrorInvalidValue（无效的参数值）、cudaErrorMemoryAllocation（内存分配失败）等。
- c. 根据错误码的不同，采取相应的措施。例如，对于cudaErrorMemoryAllocation错误，可以尝试释放一些内存资源或者重新分配内存；对于cudaErrorInvalidValue错误，可以检查参数值是否正确。
- d. 如果需要进一步调试错误，可以使用cudaGetErrorString函数将错误码转换为可读的错误信息。
- 在处理CUDA错误时，可以结合使用CUDA的错误处理宏来简化代码。例如，可以使用CUDA_CHECK宏来检查CUDA函数的返回值，并在出现错误时打印错误信息和行号。示例代码如下：
- 在处理CUDA错误时，可以结合使用CUDA的错误处理宏来简化代码。例如，可以使用CUDA_CHECK宏来检查CUDA函数的返回值，并在出现错误时打印错误信息和行号。示例代码如下：
- 使用该宏可以简化错误处理代码，例如：
- 使用该宏可以简化错误处理代码，例如：
- 如果cudaMalloc函数返回的错误码不是cudaSuccess，将会打印错误信息和行号，并退出程序。
- 在使用cudaLaunchHostFunc时，还可以结合使用CUDA的异步错误处理机制来处理错误。CUDA提供了cudaDeviceSynchronize函数和cudaStreamSynchronize函数来等待CUDA函数执行完成，并检查是否有错误发生。示例代码如下：
- 在使用cudaLaunchHostFunc时，还可以结合使用CUDA的异步错误处理机制来处理错误。CUDA提供了cudaDeviceSynchronize函数和cudaStreamSynchronize函数来等待CUDA函数执行完成，并检查是否有错误发生。示例代码如下：
- 在这个例子中，首先使用cudaLaunchHostFunc启动一个CUDA函数，并指定一个CUDA流。然后使用cudaStreamSynchronize函数等待CUDA函数执行完成。最后使用cudaGetLastError函数检查是否有错误发生，并打印错误信息。
总结：使用cudaLaunchHostFunc而不是cudaStreamAddCallback时，可以通过cudaGetLastError函数获取CUDA错误码，并根据错误码进行相应的错误处理。可以结合使用CUDA的错误处理宏和异步错误处理机制来简化错误处理代码。
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我已经在新的CLion 2020.1版本中启动了一个CUDA应用程序。虽然我可以编译和运行它，但我不能调试它，甚至不能调试主机代码。具体地说，即使我正在运行调试构建，debug也不会在断点处停止。在CLion 2020.1中运行常规的C项目时，我没有遇到这个问题。我没有收到任何类型的错误消息。这是我的CMakeLists.txt文件：
# Setup the CUDA compiler
set(CMAKE_CUDA_COMPILER /usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc)
# Setup the host compiler
set(CMAKE_CUDA_HOST_COM
浏览 0提问于2020-05-13得票数 0
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我在Windows 10上，使用Python3.9.6，我的cv2版本为4.4.0。我成功地用Cuda构建了OpenCV，在调用cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()之后，它返回了预期的1。下面的行也可以正常工作。
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(proto_file, weights_file)
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
# multiple lines
浏览 11提问于2021-09-19得票数 2
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我正在尝试将一个项目从VS2013/CUDA 8.0升级到VS2019/CUDA11.1。 在VS2013/CUDA8中一切正常，但是当我尝试使用VS2019/CUDA11构建项目时，我得到了关于cuda_helper的兼容性错误： 1>C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\inc\helper_cuda.h(571): error : argument of type "CUresult" is incompatible with parameter of type "cudaE
浏览 72提问于2020-10-30得票数 0
我目前正在尝试安装，但是尝试运行"sudo make install“时出现错误：
$ sudo make install prefix=/usr/local/magma
make.check-cuda:7: *** Set $CUDADIR, preferably in your environment, e.g.,
run "export CUDADIR=/usr/local/cuda" in ~/.bashrc, or "setenv CUDADIR
/usr/local/cuda" in ~/.cshrc. Stop.
我确定设置了CUDA
浏览 4提问于2018-06-11得票数 0
我在一台共享的机器上，没有root。
我的代码死了，并显示以下CUDA错误
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
我想为旧的工具包构建我的程序。我假设这是可能的，因为商业应用程序分发时支持比最新工具包(?)更早的版本。
我尝试过arch旗帜，但没有成功。
nvcc -arch=compute_13 fun.cu
nvcc -arch=compute_20 fun.cu
编译到早期工具包版本的标志是什么？在我的例子中，我有一个4版本的工具包，但我相信驱动程序只支持3版本。
浏览 0提问于2012-11-28得票数 0
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我正在使用phytorch制作和预测几个模型。由于内存问题，我将张量列表制作成数据框并将其保存为Excel。在那之后，我试图通过加载存储在Excel中的数据来预测模型，但是当我调用Excel时，张量列表变成了字符串列表。如何将这个字符串列表改回张量列表？我将参考代码的一部分，原始张量。 def BERT_reasoning(tokens_tensor, segments_tensors):
model.eval()
predictions=[]
for i in range(len(tokens_tensor)):
if torch.cuda.is_a
浏览 149提问于2020-09-17得票数 5
升级后，NVIDIA CUDA从10.0到10.1，我现在得到一个黑色/空白屏幕后，立即登录。
使用Ubuntu 18.04.2
使用包含在CUDA软件包中的NVIDIA驱动程序。
CUDA 10.0没有问题。
浏览 0提问于2019-03-24得票数 2
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我正在尝试使用CMake和VisualStudio2017编译一个CUDA项目，但是构建失败了，详情如下。
系统：
Windows 10 Pro x64
Visual Studio Enterprise 2017版本15.3.2
CUDA 9 RC (版本9.0.103)
CMake 3.9.1 (生成器: Visual 15 2017 Win64)
虚拟项目：
CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0)
project(vs17cuda)
# Cuda is always required
find_package(CUDA R
浏览 2提问于2017-08-27得票数 2
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我试图在manjaro上使用Cuda7.5构建torch7或caffe，并提供cudnn5支持。
gcc 6.1和gcc 4.9均可用。gcc 6.1与Cuda7.5不兼容，在构建torch7时会出现错误，cudnn 5支持时也会出现错误。
gcc4.9是从AUR存储库安装的：
jeanpat@dip4fish ~]$ whereis gcc-4.9
gcc-4: /usr/bin/gcc-4.9
[jeanpat@dip4fish ~]$ whereis g++-4.9
g++-4: /usr/bin/g++-4.9
[jeanpat@dip4fish ~]$ whereis g++
g++
浏览 5提问于2016-06-28得票数 1
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我试着用CUDA调试我的cuda应用程序，但得到了一些奇怪的错误。
我将选项-g -G -O0设置为构建应用程序。我可以运行我的程序没有库达-gdb，但没有得到正确的结果。因此，我决定使用cuda-gdb，但是，在使用cuda-gdb运行程序时，我得到了以下错误消息：
Error: Failed to read the valid warps mask (dev=1, sm=0, error=16).
这意味着什么？为什么sm=0和error=16的含义是什么？
更新1：我尝试使用cuda-gdb来处理CUDA示例，但同样的问题失败了。我刚刚安装了CUDA 6.0工具包，并遵循NVIDIA的指
浏览 8提问于2014-06-02得票数 0
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我正在做一个项目，在这个项目中，我将计算任务分发到多个python进程，每个进程都与自己的CUDA设备相关联。
在生成子进程时，我使用以下代码：
import pycuda.driver as cuda
class ComputeServer(object):
def _init_workers(self):
self.workers = []
cuda.init()
for device_id in range(cuda.Device.count()):
print "initializing devi
浏览 2提问于2013-02-06得票数 2
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我有一些问题，我只想从命令行中使用nvidia-smi获取准确的CUDA版本，它在shell中工作：
📷
$ nvidia-smi | awk -F"CUDA Version:" 'NR==3{split($2,a," ");print a[1]}'
11.0
但是，当我从makefile执行相同的操作时，就会出现语法错误：
ver_cuda:
CUDA = $(nvidia-smi | awk -F"CUDA Version:" 'NR==3{split($2,a," ");print a[1]}
浏览 0提问于2021-05-06得票数 4
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我使用Python/NumbaPro在窗口框上使用我的CUDA遵从性GPU。我使用Cygwin作为shell，从cygwin控制台中找到我的CUDA设备没有问题。我用简单的命令进行测试
numbapro.check_cuda()
但是，当我通过OpenSSH连接到盒子(作为Cygwin设置的一部分)时，我会得到以下错误：
numba.cuda.cudadrv.error.CudaSupportError: Error at driver init:
Call to cuInit results in CUDA_ERROR_NO_DEVICE:
怎么解决这个问题？
浏览 1提问于2015-06-30得票数 1
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为了估计程序在一次内核启动中可能处理的数据量，我尝试使用cudaMemGetInfo()获取一些内存信息。但是，编译器告诉我：
错误:标识符"cudaMemGetInfo“未定义
像cudaGetDeviceProperties();这样的其他函数工作正常。我必须安装某个CUDA版本吗？不包含有关版本等的信息。
编辑:尽可能小的代码。cudaSetDevice()不会生成编译器错误，而cudaMemGetInfo()会生成错误
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
int main(){
unsi
浏览 0提问于2011-09-12得票数 3
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我在Ubuntu系统上使用Python和IDE Pycharm，Ubuntu系统安装并工作了CUDA 7.5。
我刚刚合并了CUDNN文件与我的一般CUDA安装。
现在，当我从TensorFlow的网站运行深层卷积nn教程时，我得到以下错误：
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:383]无法设置cudnn过滤器描述符: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
有人知道这个问题的根源吗？这是我的CUDNN安装的问题吗？(我只运行了rsync -av ./include/ /usr/local/cuda/include和rsyn
浏览 4提问于2016-04-18得票数 2
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我非常努力地获得NVIDIA的CUDA 11.2和cuDNN 8.1的TensorFlow 2在我的WSL2机器。
我已经按照他们的指南安装了最新的数据自动化系统11.8版本，它可以工作。指南可以找到，是NVIDIA推荐的标准指南。
不过，TF2只支持某些CUDA/cuDNN组合，如所示
此外，我还发现了以前可用的CUDA WSL2版本的索引，并列出了11.2.0-1！你可以亲眼看到它，
有人能给我命令，让我在我的WSL2机器上获得CUDA11.2和WSL2 8.1，这样我才能最终回到TensorFlow 2中的编码吗？我在想这样的事情：
wget https://deve
浏览 10提问于2022-11-05得票数 1
我正在尝试为我的NVIDIA jetsons nano创建一个图像(遵循)。
在构建非常基本的映像时，构建会终止，并出现错误，指出找不到cuda-repo-l4t-10-0-local-10.0.166...这是因为NVIDIA SDK下载了cuda-repo-l4t-10-0-local-10.0.326...我可以看到meta-tegra thud分支实际上包含需要10.0.166 CUDA版本的配方。同时，主分支包含需要NVIDIA SDK提供的更新的10.0.326 CUDA的配方。
所以我的问题是:我是否可以从主分支( meta-tegra / recipe -devtools/ c
浏览 1提问于2019-09-11得票数 0
我通常是调试我的内核和检查时间使用“开始性能分析”按钮。它显示了当我使用CUDA 10.2，RTX泰坦V。
但是，自从我把CUDA升级到11.3以后，这个按钮就显示出来了。
这是我当前的视觉工作室选项。我现在使用的是2017，CUDA 11.3，RTX 3090。
你们知道为什么这些选项在VS2017上消失了吗？
以及如何在我的环境中恢复这些按钮？
//编辑:我混淆了按钮的名字。对不起//
浏览 7提问于2021-04-20得票数 1
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我正在使用CMAKE在Windows上编译支持CUDA的OpenCV 3.0.0。当我点击"configure“时，出现如下错误：
CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_cufft_LIBRARY (ADVANCED)
linked by target
浏览 0提问于2015-10-13得票数 11
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我有严重的麻烦，我正在这里寻求专业的建议。
我们正在使用MSSQL server 2008。我们删除了主键，用新数据替换了退出的数据，导致在MSSQL上的子表中丢失了关键业务数据。这完全是人为的错误，我们没有磁盘故障。
1)最后一次备份文件是一个月前，这意味着它是无用的。
2)我们制定了维护计划，每天早上12点备份我们的数据库，但这些文件都没有找到。
3)我的一个朋友说我们可以从交易日志中恢复过来。当我转到Task>Restore>时，事务日志会变暗/禁用。
4)检查了Management>Maintenance计划。我在那里找不到任何恢复的地点。看来我们的维修计划还没起作用
浏览 0提问于2011-04-14得票数 1
我是Ubuntu的新手。我从官方的cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb网站上下载了Ubuntu16.04的CUDA工具包下载\ CUDA开发人员。
我从终端运行了这两个命令：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
完成安装所需的软件包的名称是什么？
sudo apt-get install <nam
浏览 0提问于2017-08-08得票数 12
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当我从CUDA网格中的一个进程启动N个CUDA块时，与当我启动N个MPI进程时，每个进程一个CUDA块，假设块之间没有通信时，效率是否存在差异？
浏览 0提问于2012-08-05得票数 0
我试着在Ubuntu上安装CUDA，但是出错了。
我遵循官方的安装指南。事实上，我成功的依靠自己的mac电脑。但是在Bubuntu18.04机器上，当我试图测试这些样本时，它显示没有检测到任何具有数据自动化能力的设备，但实际上有一个nvidia GPU，GTX470。另外，"nvidia-smi“命令不起作用，说找不到CUDA驱动程序，但实际上，如果我们运行apt-get安装cuda驱动程序，它就表明已经安装了cuda驱动程序。您可以检查错误映像：
📷
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
我安装了CUDA8和新的TensorFlow1.0。当我运行"import tensorflow as tf“时，我得到了以下信息：
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.5.dylib locally
I tensorflow/s
浏览 16提问于2017-02-24得票数 0
我正试图在一家公司的计算机设备上使用cuda 9.0。登录后，我使用命令nvcc --version来标识当前版本的cuda正在加载的内容。命令返回
nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动程序
版权(c) 2005-2016年NVIDIA公司
建立在Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017上
Cuda编译工具，版本8.0，V8.0.61
然后，我使用命令module av cuda来识别什么版本的库达是雪崩。命令返回
-- /alt/applic/spack/modules/linux->ubuntu16.04-x86_64
库达/6.5.14/g
浏览 1提问于2019-02-13得票数 1
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我正试图从更快的地方得到一个区域建议--RCNN。我在github中找到了这个漂亮而整洁的repo，但是每当我执行shell命令sh make.sh时，它都会发出一个cffi.error.VerificationError: LinkError: command 'gcc' failed with exit status 1错误，这是我从未听说过的。当我搜索它时，它似乎与错误的CUDA_ARCH设置有关，但是我的本地机器中没有GPU。
#!/usr/bin/env bash
# CUDA_PATH=/usr/local/cuda/
export CUDA_PATH=/usr
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
1回答
我的问题可能完全是个菜鸟。对不起，但是我一直在用Xcode编译我的第一个Cuda代码，我迷失了我可以在哪里和如何设置IDE来调用NVCC。我安装了最新的CUDA工具包CUDA 6.0，甚至用brew安装了GCC 4.8。我有XCODE 5.5，当我从XCODE运行我的代码时，所有像全局这样的指令都被标记为身份不明。我不知道在哪里更改设置以调用NVCC。如果有人能帮我这个忙，我会非常感激的。
此外，当我创建XCODE项目时，我将它创建为一个C项目。所以，我把CUDA代码放在这个C文件中，这就是我上面提到的错误的原因。我试图用一个.C文件替换这个.cu文件(只需更改扩展名)，这个文件太失败了- X
浏览 7提问于2014-05-01得票数 2
在.cpp文件中包含<cuda_runtime.h>有问题。错误：Cannot include file: cuda_runtime.h: No such file or directory。
我正在尝试编译Rob Farber ( )的代码。
我以前编译过一些cuda代码，但是<cuda_runtime.h>总是包含在.cu文件中。
我正在使用VS2008Express。
问:我是否必须以某种方式链接到不同的VS，以便它知道在哪里查找<cuda_runtime.h>
浏览 0提问于2012-05-16得票数 8
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2回答
我有多个anaconda环境，上面安装了不同的cuda工具包。
env1有cudatoolkit 10.0.130
env2有cudatoolkit 10.1.168
env3有cudatoolkit 10.2.89
我通过在每个环境上运行conda list找到了这些。
当我执行nvidia-smi时，无论我处于哪种环境中，都会得到以下输出
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVI
浏览 3提问于2020-02-18得票数 2
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1回答
我正在尝试创建一个奇点图像和配方，它将创建一个蟒蛇环境，然后激活所述环境，这样我就可以在该环境中构建项目的python轮，以便在奇点构建完成后，它是100%安装和运行的。 Bootstrap: docker
From: nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
%environment
# use bash as default shell
SHELL=/bin/bash
# add CUDA paths
CPATH="/usr/local/cuda/include:$CPATH"
PATH="/usr
浏览 28提问于2019-03-15得票数 5
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我一直在尝试为我的RTX 2070 GPU在Julia下设置CUDA计算，到目前为止，在执行CUDA并行化代码时，我没有收到任何与CUDA初始化失败相关的错误。然而，并行计算似乎出人意料地慢，所以我从Julia启动了Pkg.test("CUDA")，以便更深入地了解为什么会出现这种情况。以下是一些结果的屏幕截图：Julia CUDA test。与CPU相比，GPU的分配似乎完全可以忽略不计。 这也反映在CUDA与CPU的使用率上-运行nvidia-smi显示0%的挥发性GPU-util，而资源监视器中的CPU在整个测试过程中始终保持在80%或更高的使用率。 此外，任务管理器中
浏览 65提问于2021-07-14得票数 3
我试图在一个具有CUDA 10的Linux机器(Arch )上安装OpenCV 3.2。我不能删除CUDA 10，因为我有其他需要CUDA 10的应用程序(Tensorflow、OpenCV 4等)。对于一个旧的机器学习应用程序，我需要OpenCV 3.2。但是，在构建OpenCV 3.2时，我遇到了错误。我要处理的错误之一是：
目标cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o的配方失败
我已经尝试过在运行make时禁用dnn_modern。
注意，我还尝试了更改make文件中的行，如本文所建议的：
键入make -j8后的make错误的输出是：
1 erro
浏览 1提问于2019-07-08得票数 0
1回答
我用cuda 7.5通过conda安装了火把
conda install pytorch=0.3.0 cuda75 -c pytorch
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
除了这个之外，我没有为cuda做任何其他的安装，因为它看起来好像是随cuda一起来的。
现在，我正在尝试设置yolo2
但是，我在./make.sh命令中出现了错误
这是错误
OSError:无法在您的$PATH中找到nvcc二进制文件。要么将其添加到您的路径中，要么设置$CUDAHOME
我假设我需要在我的
浏览 0提问于2018-09-12得票数 4
? 在我的jupyter笔记本中，torch.cuda.is_available()返回True。但是当我运行python脚本时，python脚本中的同一行代码返回False。这向我表明，当我在笔记本中运行python脚本时，它不会默认使用cuda。有什么解决方法吗？
浏览 48提问于2020-04-09得票数 2
3回答
我有一个想要运行的算法，它使用了一个可能很长的双精度数组。因为数组的长度可以是数百万，所以我将它放在GPU上，所以我需要将数组从CPP文件导出到CU文件。然而，我现在只是在CPP中对其进行原型设计，因为它在这两种情况下都不起作用。
在我的CPU原型中，当我尝试用for循环设置双精度数组的成员时，我得到了错误。例如，包括cout在内的任何操作都会给出错误c2109:下标需要CPP文件中的数组或指针类型
或者，如果从CU文件运行相同的代码，则error: expression必须具有指向对象的指针类型
const int size = 100000;
double inputMeshPts_PR
浏览 6提问于2014-01-31得票数 1
我想设计一个代码，其中相同的设备内存应该从多个cuda文件中的内核访问。下面给出了一个简单的例子，其中main.c调用了3个.cu文件: cuda_malloc.cu，cuda_print.cu和cuda_free.cu。
C文件:声明一个指针"d_array“
main()
{
int maxpar = 10;
float* d_array;
cuda_malloc(maxpar, d_array);
cuda_print(maxpar,d_array);
cuda_free(d_array);
}
cuda_malloc.cu文件:为d_array分配设备内存并将值设置为零
浏览 0提问于2013-03-14得票数 0
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2回答
我是CUDA的新手，看起来CUDA和Shader都是GPU程序。
当我们在渲染中讨论GPU编程时，比如GPU体素化，我们是在谈论CUDA还是仅仅是将数据转换成Shader呢？
浏览 0提问于2017-01-19得票数 6
我正在编写一个程序，从相机中检索图像并用CUDA处理它们。为了获得最好的性能，我将一个CUDA统一内存缓冲区传递给图像获取库，该库在另一个线程中写入缓冲区。
这会导致各种奇怪的结果，在我无法访问的库代码中对挂起的代码进行编程。如果我使用普通内存缓冲区，然后复制到CUDA，问题就解决了。因此，我开始怀疑不允许从另一条线上写东西，于是就像我一样在谷歌上搜索，找不到明确的答案。
那么，是否允许从另一个CPU线程访问统一内存缓冲区？
浏览 5提问于2019-02-08得票数 2
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根据，要在项目中包含cuda，所要做的就是：
打开Visual项目，右键单击项目名称，然后选择构建自定义.，然后选择要针对的CUDA工具包版本。
我正在遵循来自CUDACast的“你的第一个CUDA C程序”，在视频中我看到VisualStudio仍然标记着来自CUDA的所有指令，所以我认为当我在我的项目中写作时，它是好的。但是当我构建它的时候，我看到了每一行使用它们的指令的错误。我需要自己链接其他库吗？
我在打开项目属性时注意到了两个新部分："CUDA C/C++“和"CUDA Linker”
浏览 5提问于2015-04-19得票数 1
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基本上，我的编译器编译了我的.cu文件，我认为在这些.cu文件中有(我认为)完全的操作，但是当我试图调用它们(kernel<<<1,1>>>(void))时，编译器会注册由于CUDA语法造成的语法错误。此外，像cudaMalloc这样的调用在c文件中失败。
这里有三个很短的文件，所以我可以告诉你它在哪里出错。
//kernel.cu
#include "kernel.h"
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
__global__ int kernel
浏览 1提问于2012-06-04得票数 1
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3回答
什么是断言在CUDA 内核代码中的等效技术？
对于CUDA内核代码，似乎没有断言。我希望有一种方法可以轻松地捕捉程序员在内核代码中的错误。一种机制，在这种机制中，我可以设置需要为true的条件，并且当条件为false时，内核应该使用错误消息退出。
浏览 2提问于2011-02-25得票数 26
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操作系统平台和发行版(例如LinuxUbuntu16.04)：LinuUbuntu16.04
从(源或二进制)安装的TensorFlow ：二进制
TensorFlow版本(使用下面的命令)：v1.4.0-rc1
Python版本：3.5.5
CUDA /cuDNN版本：CUDA 8.0 / cuDNN 6
GPU模型与内存：nvidia gtx 1080
我是坦索弗洛的新手。因此，这很容易是一些愚蠢的安装错误，我没有看到。
我打开python来测试TF安装：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.cli
浏览 0提问于2018-04-12得票数 0
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我只想知道在visual studio 10中加载图像的CUDA代码。
char * srcPath = "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v5.0/src/lena.pgm";
cutLoadPGMub(srcPath , &h_pixels , &width , &height);
但它不起作用。我想我错误地给出了图像的路径...
请提供此问题的解决方案。我是CUDA的新手。
浏览 3提问于2015-12-18得票数 0
1回答
异常后重置Cuda上下文
、、、、
我有一个使用Cuda / C++的工作应用程序，但有时由于内存泄漏，会抛出异常。我需要能够重置GPU在现场，我的应用程序是一个服务器，所以它必须保持可用。
我试过这样的方法，但似乎行不通：
try
{
// do process using GPU
}
catch (std::exception &e)
{
// catching exception from cuda only
cudaSetDevice(0);
CUDA_RETURN_(cudaDeviceReset());
}
我的想法是每次我从GPU获得一个异常时重新设置设备，但我无法使它正常
浏览 4提问于2019-05-27得票数 3
1回答
编译空Cuda5.0项目时出错：
1*)错误2错误LNK1120: 1未解决的外部因素
2*)错误1错误LNK2019:函数__tmainCRTStartup中引用的未解析外部符号
当我在cuda.lib;cudart.lib;kernel32.lib;user32.lib;gdi32.lib;winspool.lib;comdlg32.lib;advapi32.lib;shell32.lib;ole32.lib;oleaut32.lib;uuid.lib;odbc32.lib;odbccp32.lib;%(AdditionalDependencies)中编辑PropertyPages
浏览 4提问于2013-03-16得票数 0
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当我尝试在Python 2.7中导入Theano时，我得到以下错误消息：
'C:Program' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.
ERROR (theano.sandbox.cuda): Failed to compile cuda_ndarray.cu: ('nvcc return status', 1, 'for cmd', 'nvcc -shared -O3 -LC:\\Anaconda\\l
浏览 0提问于2016-01-27得票数 3
我有一个Python2.7文件，它是我在PyCharm 5.0中编辑的，它依赖于库libcudart.so.7.5。这个文件位于我的机器上的/usr/local/cuda-7.5/lib。要将这个库目录添加到PyCharm，请执行File->Settings->Project Interpreter操作，然后单击齿轮，然后单击More，然后单击所选的python2.7解释器，然后单击Show paths for the selected interpreter。从这里开始，我将/usr/local/cuda-7.5/lib添加到解释器路径列表中。
然而，当我在PyCharm中运行我
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
在EC2 p2.xlarge实例上运行启用了GPU的docker容器时，在容器开始运行之前，我遇到了30到90秒的延迟。后续容器快速启动(延迟1秒)。
我正在使用最新的官方CUDA镜像进行测试: docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
在我的机器上启用了Persinstence模式。正如在中“为什么我的容器从2.0开始很慢？”这应该是解决方案，但对我不起作用。
任何可能导致延迟的原因以及如何修复它的想法都是值得感谢的。
浏览 8提问于2018-08-31得票数 0
我有一个内核，它可以在内核中调用asm("trap;")。但是当这种情况发生时，CUDA错误代码被设置为启动失败，而我不能重置它。
在CUDA运行时API中，我们可以使用cudaGetLastError获取最后一个错误，同时将其重置为cudaSuccess。
有什么方法可以用驱动程序API来实现吗？
浏览 2提问于2017-04-27得票数 5
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1回答
我正在做一个CUDA应用程序，我想介绍一下。到目前为止，我所使用的只是命令行分析器nvprof，它只显示汇总的统计数据。
我考虑过使用GUI分析器，NVVP。问题是，我运行应用程序的远程Linux节点没有任何GUI (甚至是X.org)。而且，即使我设法在远程节点上获得了一些X11堆栈，在整个分析过程中保持我自己的笔记本电脑的正常运行也是很乏味的。
我尝试以以下方式收集所有需要的信息：
nvprof --analysis-metrics -o application.nvprof ./myapplication
然后，我将输出文件复制到我的笔记本上，并在NVVP中查看它。不过，这有三个问题。
浏览 4提问于2017-11-07得票数 0
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