問題タブ [cuda-gdb]

この問題について SO に関する以前の質問を既に確認しましたが、ここでどのように関連するかを確認できません。

CUDA を使用して 2 次元拡散方程式を解いていますが、GPU コードが対応する CPU よりも遅いことがわかりました。

これが私のコードです：

int メイン関数

このコードの問題点は、単純な CPU のみの反復法よりも実行速度が遅いことです。私はプロファイラーについてあまり知りませんが、今までエラーが発生するcuda-memcheckものを試しました。0コードのどの部分のパフォーマンスが遅いかを知り、それを高速化するにはどうすればよいですか? Linux環境で作業しています。助けてくれてありがとう。

CentOS 5.5 に CUDA 5.0 Linux を新規インストールすると、gdb を実行できません。では、Linux cuda-gdb 専用の GPU がまだ必要かどうか疑問に思っていますか? X11用のVesaデバイスドライバーで試してみましたが、同じ結果が得られました。プロファイリングは機能し、アプリの実行は機能しますが、cuda-gdb を実行しようとすると次のようになります。

警告: 0x2aaaaaaab000 に追加されたシンボル ファイル システム提供の DSO に読み込み可能なセクションが見つかりません

助言がありますか？

RHEL 6.2 と nsight Eclipse エディションを使用して cuda プログラムをデバッグしています。カスタマイズされた Eclipse の cuda-gdb など、デバッグ モードに問題があります。PC が最初の Cuda API 呼び出しに入ると、デバッグは次の警告で終了します。

関連するバグ レポートも Eclipse バグで見つけましたが、gdb に転送されたようです: https://bugs.eclipse.org/bugs/show_bug.cgi?id=350426

いくつかの観察の後、コンパイル時に libexpat.so が cuda-gdb にリンクされている必要があるように見えました。この問題を回避できましたか?

私のシステムの cuda-gdb には次のような出力があります。

しかし、ldd がどうあるべきかについてのヒントを以下に示します: https://bugs.archlinux.org/task/27841

ps。また、Cuda SDK 5.0 RC が RHEL 6.2 と互換性がないことも認識しています。Nsight は RHEL 6.0 および 6.1 とのみ互換性があると記載されていますが、ダウンロード リンクには RHEL 6.x と記載されています。

私の元々の問題は、引数のリストが長い関数があり、cudaカーネルに引数として渡すことができるメモリを超えていることです（バイト数は覚えていません。しばらくしてからです）それに対処した）。したがって、この問題を回避する方法は、メンバーが後でカーネル内から逆参照できる他の構造を指すポインターであるという新しい構造を定義することでした。

...これが現在の問題の始まりです。カーネル内からポインター（以前に作成した構造体のメンバー）を逆参照しようとしている時点でCUDA_EXCEPTION_5, Warp Out-of-range Address 、cuda-gdbから...を取得します。それに加えて、cuda-gdbがエラーのあるものとして提供するカーネル名と引数（「この時点では機能しない」と報告されています）は、コードで作成したものではありません。

さて、より詳細については：

関連する構造は次のとおりです。

メイン内でカーネルの引数をグループ化しようとしている方法は次のとおりです。

...そしてこれがカーネルで起こることです：

そして最後に、これはcuda-gdbが出力として提供するものです：

私は関数を定義していない__device__か__global__、コードでfdivide....と呼ばれていることに注意する必要があります。

また、デバッガー内でのプログラムの実行の開始時に、cuda cファイルをでコンパイルしているにもかかわらず、次のように言うことが重要かもしれません-arch=sm_20 -g -G -gencode arch=compute_20,code=sm_20。

この問題を解決するのに役立つ回答やヒント、提案は大歓迎です。私は最近cuda-cでプログラミングを始めたばかりであり、cuda-gdbの経験はあまりないことに注意してください。私がCコードで行ったデバッグのほとんどは、コードのさまざまなポイントで出力をチェックすることによって「手動で」行いました。

また、このコードはtesla M2090で実行されており、2.0アーキテクチャで実行するようにコンパイルされています。

cuda-sdkおよび cuda-toolkitパッケージを使用して Arch Linux で GPGPU 開発を行っています。cuda-gdb単純なプログラムで通常のユーザーとして実行しようとすると、次のようになります。

cuda-gdbroot として実行すると、正常に動作します。

テストプログラムdriver.cuは次のとおりです。

driver.c次のコマンドでコンパイルされます。

cuda-gdbroot 権限なしで実行するにはどうすればよいですか?

いくつかの詳細情報: からの出力nvidia-smiは次のとおりです。

ディスプレイは Quadro に接続されており、Tesla で CUDA アプリケーションを実行しています。

私はこのcudaコードを持っています、それはcuda-memcheckで実行するとエラーを返さず、正常に終了し、私が得る結果は実際に期待されたものです...同時に、ファイル "cuda-memcheck-（さまざまなマンバーをここに置いてください）.out」が作成され、それは空です。

同じプログラムをcuda-gdbで実行すると、エラーレポートなしで正常に終了します。

しかし、（cuda-gdbの下で）「setcuda memcheck on」を実行してからプログラムを実行すると、次のようなファイル「cuda-memcheck.out」が作成されます。

cuda-memcheckを開始しています...

cuda-memcheckでエラーが発生しました（3,2,2）

これは、cuda-gdb内から「run」を実行するとすぐに発生します。次に、実行が開始された直後（そして実際にはCUFFTカーネルの実行に非常に近い）、次のようになります。

とcuda-gdbがクラッシュします。

私のコードに実際に誤ったmemアクセスがあると見なす必要がありますか？それとも、cuda-memcheckの初期化時に発生するエラーですか？

誰かが前にその行動を見た？

アイデアありがとうございます。

Ubuntu12.10にcuda5をインストールしましたが、正常に動作しています。ターミナルのcuda-gdbを使用してコンパイルおよびデバッグすることもできます。nsightを使用しようとすると、コードが問題なくコンパイルおよび実行されますが、デバッグしようとすると、次のエラーが発生します。

私はubuntu12.1064ビットを使用しており、GTX 675M（optimus）を使用しているため、optirun（bumblebee）を使用してcuda実行可能ファイルとnsightを起動しています。apt-getを介してcuda-gdbをインストールし、バージョン4.2を取得しました。

一人で（nsightなしで）使えるので問題ないと思います。nsightを変更して、optirunでもcuda-gdbを起動しましたが、同じエラーが発生し続けます。

Ubuntu 12.10 64 ビットに cuda 5 をインストールしました。私は GTX 675M を持っているので、bumblebee を使用して cuda デバイスでアプリを実行しています。バンブルビー（optirun）でnsightを実行しています：

そして、問題なく動作し、アプリケーションをコンパイルして実行できます。問題は、nsight で cuda-gdb を使用しようとすると、デバッグ ボタンをクリックすると次のエラーが発生することです。

しかし、コンソールで cuda-gdb を使用しようとすると、動作します:

何が起こっている可能性がありますか？

OS X で CUDA コードをデバッグしようとして>consoleいますが、実行すると通常は画面がフリーズするため、モードで実行する必要があります。しかし、「権限が拒否されました」というエラーが表示され続けます。これに対する回避策はありますか?