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私はpyCUDAでCUDAを教えています。この演習では、1024 個の float の単純な配列を GPU に送信し、共有メモリに格納します。以下の引数で指定するように、このカーネルを 1024 スレッドの 1 つのブロックだけで実行します。

import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arrayOfFloats = np.float64(np.random.sample(1024))
mod = SourceModule("""
  __global__ void myVeryFirstKernel(float* arrayOfFloats) {
    extern __shared__ float sharedData[];

    // Copy data to shared memory.
    sharedData[threadIdx.x] = arrayOfFloats[threadIdx.x];
  }
""")
func = mod.get_function('myVeryFirstKernel')
func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1))
print str(arrayOfFloats)

奇妙なことに、このエラーが発生しています。

[dfaux@harbinger CUDA_tutorials]$ python sharedMemoryExercise.py 
Traceback (most recent call last):
  File "sharedMemoryExercise.py", line 17, in <module>
    func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1))
  File "/software/linux/x86_64/epd-7.3-1-pycuda/lib/python2.7/site-packages/pycuda-2012.1-py2.7-linux-x86_64.egg/pycuda/driver.py", line 377, in function_call
    Context.synchronize()
pycuda._driver.LaunchError: cuCtxSynchronize failed: launch failed
PyCUDA WARNING: a clean-up operation failed (dead context maybe?)
cuMemFree failed: launch failed
PyCUDA WARNING: a clean-up operation failed (dead context maybe?)
cuModuleUnload failed: launch failed

GPU に送信する要素のタイプを変更して、このエラーをデバッグしようとしました (たとえば、float64 の代わりに float32 を使用します)。また、ブロックとグリッドのサイズを変更しようとしましたが、役に立ちませんでした。

何が間違っている可能性がありますか？デッドコンテキストとは？アドバイスやアイデアをいただければ幸いです。

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コードで私が目にする問題の1つは、使用extern __shared__ ..することです。つまり、カーネルを起動するときに共有メモリのサイズを送信する必要があります。

pycudaでは、これは次のように実行されます。
func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1),shared=smem_size)
ここで、smem_sizeは共有メモリのサイズ（バイト単位）です。

あなたの場合、smem_size = 1024 * sizeof（float）。

于 2012-11-07T09:49:37.150 に答える