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新手，想用Nisight调试CUDA代码，但断点无效怎么破？

新手，刚接触CUDA编程，搭好了环境，想用nsight来调试，在vs里面，在核函数里面设置了断点，用CUDA Debugging，但断点就是不生效，电脑左下角会弹出Night 连接成功，程序跑完后，Night...5.4 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 这个有多种可能的， (1)你的断点所在的行，不能被kernel启动的任何一个线程命中，自然断点不会生效。...这包括kernel在断点之前就已经执行结束， 或者断点处于某些if, while, for之类的里面，需要一定的条件才能执行到。...(2)kernel启动没有成功，例如你如果要求了2048个线程的block形状，此形状无法被目前的任何计算能力设备所满足，kernel无法执行该要求下的任何代码。自然无法命中。...（4）其他的小方面，例如使用debug编译之类的，你应当知道并已经做了，这里就不说了。

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如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？

Nsight Systems Nvidia Nsight Systems为开发人员提供了一个全系统的性能分析工具，提供了一个完整和统一的视图，说明他们的应用程序如何利用计算机的CPU和GPU。...在识别出瓶颈之后，可以使用nsight计算对单个内核进行分析。 Nsight Compute Nsight Compute是CUDA应用程序的下一代交互式内核分析器，可从CUDA 10.0工具包获得。...它通过用户界面和命令行工具为内核提供了详细的性能指标和API调试。 您可以收集关于每个执行的内核的低级统计信息，并比较多个运行。它可以直接在命令行上打印结果，或者将结果存储在报告文件中。...下面的图显示了在可视分析器中使用TensorCore的内核。 ?...注意，只有通过nvprof的volta体系结构才支持度量和事件的分析。图灵体系结构nvprof只支持跟踪功能。使用nsight compute代替在Turing上显示分析度量。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    充分利用NVIDIA Nsight开发工具发挥Jetson Orin的最大潜力

    一旦启用，Nsight Visual Studio Code 版本将成为 CUDA 编程和调试的一站式工具。它允许您设置 GPU 断点和设备代码。...在某些情况下，这些问题严重到足以通过阻止应用程序充分利用可用系统上的 GPU 加速器来影响系统的性能。 现在让我们更深入地了解 Nsight 系统的功能。...此信息有助于更好地了解系统活动，并有助于回答基本问题，例如 GPU 在大多数时间是否处于活动状态。内核grid是否足够大，SM 指令率高吗？是否使用了Tensor Core等等。...Nsight compute 是用于 CUDA 应用程序的内核分析器。它有助于收集详细的低级性能指标和 API 信息，以帮助分析在 GPU 上运行的 cUDA 内核。...在开发人员办公桌的微观层面，开发人员使用 Pro Nsight 分析工具在设备上分析或使用远程主机分析目标。

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    是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！

    在深入研究CUDA内核代码之前，应该排除其他更基本的性能限制因素，比如不必要的GPU-CPU同步、CPU绑定情况，或者仅仅使用一个糟糕的CPU端作业调度算法——这正是Nsight系统可以帮助您做的。...在对系统进行重大重构或硬件更改之后，将其作为初始分析器使用。如果CPU不能很好地让GPU保持忙碌状态，你将无法从一个新的更快的GPU中获得全部好处。 ?...当NVIDIA Nsight系统显示性能不佳的内核时使用它，这些内核在代码重构中明显变得更糟，或者已经成为性能瓶颈。...NVIDIA Nsight Systerm 是减少对应用程序执行的怀疑或误解的正确开始。它提供了一种数据驱动方法来查看应用程序如何真正使用系统资源，以及在何处集中分析工作。...这包括对多进程CPU回溯、OS运行时事件追踪、阻塞状态回溯以及Windows和Linux上的许多3D图形api的新支持。 Nsight Compute(nv-nsight-cu-cli)。

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    DAY54：阅读Assertion

    > 这点比较特别.因为assert.h是host compiler提供的, 但是你在GPU上使用, 却依然要include它.否则无法通过编译.类似的还有printf。...后者也是GPU上使用的, 但同样如果你的代码不包含host端的stdio.h, 同样无法使用.这是使用的时候需要注意的...., 当我们以前在QQ群进行现场调试指导的时候,被拒绝接受nsight, 而是坚持使用printf和assert,同时对我们的工程师破口谩骂.....而后者NSight之类则你无需改变代码, 直接设定条件断点即可, 但坏处是并非所有时候你可能手头都有NSight的....此外, 需要说明的是,很多来自CPU的用户, 习惯大量对一些罕见事件, 大量的添加assert()，因为在CPU上的编程中, 该函数非常轻量, 几乎可以认为是无代价.但是在GPU上, CUDA中使用它,

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    英伟达CUDA 10终于开放下载了

    英伟达的CUDA 10工具包，终于可以下载了。 与9字头的前辈相比，10.0是第一次为图灵GPU定制的版本。...英伟达新近发布的GeForce RTX 20系列和Quadro RTX系列显卡，以及新一代GPU Tesla T4，都是基于图灵架构。...而针对图灵GPU定制的10.0，主要发生了以下变化： 图灵架构 10.0支持图灵架构，包括最新的Tesla T4 GPU (适用于超大规模的数据中心等等) 。 CUDA平台 ?...许多库的性能得到了优化。比如，做快速傅里叶变换(FFT)、线性代数以及矩阵乘法用的那些库。 开发者工具 ? 增加了Nsight系列产品，用来追踪、分析、Debug。...下载，下载 9月27日，在SIGGRAPH大会上正式发布的一个多月之后，CUDA 10的下载入口姗姗来迟。 英伟达发了一篇超长博客，事无巨细地描述了这次进化。

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    英伟达CUDA加速功能常见问题及内存管理策略

    CUDA允许开发者利用NVIDIA的GPU进行大规模的并行计算，将原本只能在CPU上执行的计算密集型任务卸载到GPU上，从而极大地提升了计算效率。...CUDA编程模型包括： 内核函数：在GPU上执行的函数，由多个线程并行调用。 线程块和网格：线程按照块的形式组织，多个线程块组成一个网格，每个块内的线程可以协作执行。...性能分析 使用NVIDIA的Nsight Systems或Nsight Compute等工具进行性能分析。...跨平台兼容性 CUDA是NVIDIA专有的，因此代码可能无法在AMD或Intel GPU上运行。 其他问题 多GPU配置 在多GPU系统中管理设备ID和PCI地址。...动态并行主义 CUDA 5.0引入了动态并行，允许从设备上的一个内核调用另一个内核，可以更好地利用GPU资源。 11.

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    CUDA菜鸟必看：论坛里那些总是被问到的问题.....

    高 校校园，太平洋吹来暖湿的季风，学霸和学妹正在疯长，又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中，GPU能为学生发毕业论文带来好运，值得为它冒险。...回答：修改kernel, 将每次计算限制在2s以内是正道。否则你的kernel只能在你这台机器上运行，换了机器，继续停止响应。正常的使用OpenCL的软件，kernel都不会运行上个几十秒的。...答：是否异构是针对你的host cpu来说的，因为我们常用的GPU的指令集架构不同于CPU。 所以称为异构计算。而异构和并行没有任何关系。 例如CPU上开多个线程进行并行某计算，显然不是异构的。...重装后一般即可在VS中看到nsight菜单，看到nsight菜单后，使用cuda debugging后，并在任意kernel断点中停住后，可以在nsight菜单里的各个选项，看到线程信息，warps信息...error LNK2019: 无法解析的外部符号 问：error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__cutCheckCmdLineFlag@12，该符号在函数 _main 中被引用。

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    人工智能NVIDIA显卡计算（CUDA+CUDNN）平台搭建

    NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。 第一步，首先安装N卡驱动。...: 使用 /usr/local/cuda-11.3 来在自动模式中提供 /usr/local/cuda-11 (cuda-11) 正在设置 cuda-toolkit-11-config-common (...-openjdk-amd64/bin/pack200 来在自动模式中提供 /usr/bin/pack200 (pack200) update-alternatives: 使用 /usr/lib/jvm/...: 错误: 无 nsight-sys 的候选项 update-alternatives: 使用 /opt/nvidia/nsight-systems/2021.1.3/host-linux-x64/nsys-ui...，部分工具无法安装，导致无法正常运行 AMD的显卡是无法使用GPU进行人工智能计算的 特别注意IDE开发环境中的PYTHON和系统中的环境

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    CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

    延迟模块加载（Lazy module loading） 基于 11.7 中的延迟内核加载功能，NVIDIA 在 CPU 模块端添加了延迟加载。...这意味着函数和库在 CPU 上的加载速度更快，有时会显着减少内存占用。权衡是在应用程序中首次加载函数的点处的最小延迟。这总体上低于没有延迟加载的总延迟。...Nsight 计算 在Nsight Compute中，您可以公开低级性能指标、调试 API 调用和可视化工作负载，以帮助优化 CUDA 内核。...探索更多CUDA 示例，让自己掌握在自己的应用程序中使用工具包功能和解决类似案例的知识。...Nsight 系统 使用Nsight Systems进行分析可以深入了解诸如 GPU starvation、不必要的 GPU 同步、CPU 并行化不足以及跨 CPU 和 GPU 的昂贵算法等问题。

    2.1K30

    CUDA-GDB安装+环境配置

    在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。...如果您更喜欢使用GUI前端进行调试，则CUDA-GDB还支持与DDD，EMACS或Nsight Eclipse Edition集成 。...CUDA-GDB是用于调试在Linux和QNX上运行的CUDA应用程序的NVIDIA工具。CUDA-GDB是GNU项目调试器GDB的扩展。...CUDA-GDB在Linux上运行，并针对Linux和QNX系统。 CUDA-GDB旨在为使用者提供一个无缝调试环境，该环境允许在同一应用程序中同时调试GPU和CPU代码。...CUDA-GDB允许用户为单步CUDA应用程序设置断点，还可以检查和修改硬件上运行的任何给定线程的内存和变量。

    2.6K10

    英伟达CUDA介绍及核心原理

    例如，CUDA C/C++中包含了`__global__`函数（即计算内核）来定义在GPU上运行的函数，以及`cudaMalloc`、`cudaMemcpy`等函数来管理设备内存。 2....由于CUDA编程模型与NVIDIA GPU硬件紧密绑定，且拥有成熟的软件生态，使得用户在选择GPU解决方案时倾向于继续使用NVIDIA的产品，形成较高的用户黏性和迁移成本，成为NVIDIA在市场上的一个重要壁垒...主要特性包括： - `__global__`函数（计算内核）：标记为`__global__`的函数将在GPU上并行执行，每个线程执行一次该函数。...- 设备端代码（CUDA内核）：使用NVIDIA提供的CUDA编译器（nvcc）编译，生成针对GPU架构的PTX中间码，最终由GPU驱动程序实时编译为具体的机器码（SASS）并在GPU上执行。 6....- 动态并行ism：利用CUDA动态并行特性（如`cudaLaunchKernel`）在GPU上动态生成和执行新的内核，实现更精细的负载平衡和任务调度。

    3.7K10

    腾讯机智在GTC 2019

    GTC主会 Tensor Core 自从Volta架构引入Tensor Core以来，英伟达一直在大力推广Tensor Core的使用，因为在V100 GPU上，每个Streaming Multi-Processor...这样的矩阵运算库； 通过框架内打开tensor core的开关使用，包括pyTorch和TensorFlow； 使用框架上的高层库，例如pytorch的Apex矩阵运算库。...同时，报告中还提到了调试Tensor Core的方法。主要使用的工具是NSight System。...在V100卡上，使用tensor core的kernel在名字内会包含s884，可以用这个简单的办法来确认系统是否使用了tensor core。...同时，还可以使用NSight Compute来对Tensor Core的性能进行监测： nv-nsight-cu-cli /path/to/python train.py 这个工具还可以设定只监测第

    1.3K10

    万文长字带你从CUDA初学者的角度入门

    • 可以大致清楚各个优化技术效果的阶段性的 benchmark。 • 如何使用 Nsight Compute 等性能分析工具分析潜在的性能瓶颈。...从图灵架构开始，在硬件上 shared memory 与 GPU 上的 L1 cache 共享同一块区域，同时 shared memory 与 Load/Store 单元交互也是直连的（没有中间商赚差价...GPU 上基本等同于不同的 kernel 在 GPU 上运行了，所以它们之间的联系并不是特别强烈。...这里我们并没有考虑访问 C 矩阵的影响，在实践中会把 L2 cache 的命中率拉低一点。但即便是如此，前文我们分析过只要 L2 cache 命中达到 20%，在带宽上就不会造成性能瓶颈了。...近期也在尝试写一下 int8 tensor core 的矩阵乘，在较小形状上（M、N、K的性能，但在更大形状上就只有 80% 左右了（这还是 L2 cache 命中率为

    2.7K31

    CUDA CC++总结

    IO密集型 基础 GPU加速系统,又被称异构系统(Heterogeneous),由CPU和GPU组成 如果熟悉C编程,可以很快上手CUDA编程,两者在代码形式上有很多类似地方,一个比较重要概念是GPU的...,在kernel中用loop来重复利用threads处理后续数据;如数据有2048个,线程总数只有1024,则每一个线程处理两个数据 cuda6之后的版本可以分配出CPU/GPU都能访问的内存,API接口为...被调度到SM上执行;多个block可以被调度到同一个SM上 为了尽可能并行,提高性能:将grid size设置为给定GPU上的SM个数的倍数,防止不对齐导致的资源浪费 SMs创建,管理,调度和执行的单位是一个...;流是一系列顺序执行的命令,kernel的执行,和许多内存迁移都是发生在流内,不指定的情况下使用default stream 关于控制流的几个规则: 流内的操作是顺序的 不同流内的操作相互之间不保证有任何顺序...第三个参数是每个block允许使用的shared memory的bytes,默认为0 profile driven and iterative 配置文件驱动和迭代 当确定数据只在device使用,最好只分配

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    一篇文章回答你关于NVIDIA DLA的所有疑问

    您可以在 DLA 上运行任何网络，其中支持的层在 DLA 上运行，不支持的层回退到 GPU....为什么在两个 DLA 内核和 GPU 上运行工作负载时延迟更高？ 这可能有多种原因，让我们关注三个最常见的原因： DLA 和 GPU 都消耗相同的资源：系统 DRAM。...如果您不通过 TensorRT 运行具有原生 DLA 格式的 DLA，则会在每个 DLA 推理周围插入 GPU 重新格式化内核。...由于零权重，结构化稀疏度是一种优化，可以在网络内的稀疏计算中利用特定模式。结构化稀疏性是 Ampere GPU 和 Orin 中的 DLA 的新特性。...您可以获得每个子图的 DLA 运行时的详细配置文件以及在运行时使用的核心，NVIDIA将继续向 Nsight 系统添加更多配置文件功能。 DLA 是否有助于降低功耗？

    4.5K10

    如何分析机器学习中的性能瓶颈

    此命令会显示出与 GPU 有关的实用统计数据，例如内存用量、功耗以及在 GPU 上执行的进程。目的是查看是否有充分利用 GPU 执行模型。 首先，是检查利用了多少 GPU 内存。...通常是希望看到模型使用了大部分的可用 GPU 内存，尤其是在训练深度学习模型时，因为表示已充分利用GPU。功耗是 GPU 利用率的另一个重要指标。...您已经完成初步优化，使用较大的批次大小，即几乎占用所有 GPU 内存的批次大小，是在深度学习领域中提高 GPU 利用率最常使用的优化技术。 nvidia-smi 显示的不是仅有功耗和内存用量。...选择特定 GPU 执行工作负载时，建议选择与 NVLink 连接的 GPU，因为它们具有较高的带宽，尤其是在 DGX-1 系统上。...在TensorFlow 上可以获得类似的改善。虽然TensorFlow 已进行额外的优化（XLA），也可以仅使用AMP，在PyTorch 上获得进一步的改善。

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    DAY55：阅读 Formatted Output

    (), 依然是你调试用户的好帮手.实际上, 用户应当知道printf当初的主要由来, 当年NSight还叫Nexus的时候,调试是需要双卡专业卡才能调试的.当年很多人无法使用几万元的卡, 因此printf...很多时候, 我们往往给客户建议, 可以在Windows上调试好kernel, 然后直接移动到Linux下即可使用.只要注意类似sizeof(long), uint64_t这种类型的使用, 基本上, CUDA..., 例如printf("Its %d\n", 123)里面的123, 直接在kernel完成后, 复制到host端上, 然后在CPU端调用普通的printf, 进行显示的.而并非在GPU上, 就地拼接出来...GPU端使用....printf做为经典调试手段, 肯定会长期存在的.无论是CPU端, GPU端, 甚至是MCU的调试协议上的printf overlay, 还是硬件的串口printf,这些在日常的生活中处处可见, 不会消失

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    NVIDIA TensorRT 10.0大升级！可用性、性能双飞跃，AI模型支持更强大！

    当内存带宽成为GEMM操作性能的瓶颈，或者GPU内存资源紧张时，WoQ技术能够发挥巨大作用。在WoQ中，GEMM的权重被量化为INT4精度，而GEMM的输入数据和计算操作则保持在高精度状态。...通过使用新标志REFIT_IDENTICAL，TensorRT构建器可以在假设引擎将使用与构建时提供的相同权重进行改装的情况下进行优化。这一功能极大地减小了序列化引擎的大小，使其更便于部署和分发。...这一功能允许在网络执行期间将网络的权重从主机内存流式传输到设备内存，而不是在引擎加载时一次性将它们放置在设备内存中。这使得权重大于可用GPU内存的模型也能够顺利运行，尽管可能会略微增加一些延迟。...在MLPerf推理v4.0的基准测试中，TensorRT-LLM利用了Model Optimizer的训练后稀疏性技术，在NVIDIA H100上运行的Llama 2 70B模型，在FP8量化的基础上，...Nsight Deep Learning Designer通过提供网络推理性能的直观诊断，助力我们调整模型，以达到性能目标并充分利用GPU资源。

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