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我正在尝试使用 nvprof 在我的 CUDA 程序中获得一些基准计时,但不幸的是它似乎没有分析任何 API 调用或内核。我寻找了一个简单的初学者示例以确保我做对了,并在此处的 Nvidia 开发博客上找到了一个示例:
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/
代码:
int main()
{
const unsigned int N = 1048576;
const unsigned int bytes = N * sizeof(int);
int *h_a = (int*)malloc(bytes);
int *d_a;
cudaMalloc((int**)&d_a, bytes);
memset(h_a, 0, bytes);
cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(h_a, d_a, bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
return 0;
}
命令行:
-bash-4.2$ nvcc profile.cu -o profile_test
-bash-4.2$ nvprof ./profile_test
所以我逐字逐行地复制它,并运行相同的命令行参数。不幸的是,我的结果是一样的:
-bash-4.2$ nvprof ./profile_test
==85454== NVPROF is profiling process 85454, command: ./profile_test
==85454== Profiling application: ./profile_test
==85454== Profiling result:
No kernels were profiled.
==85454== API calls:
No API activities were profiled.
我正在运行 Nvidia 工具包 7.5
如果有人知道我做错了什么,我将不胜感激。
-----编辑-----
所以我修改了代码为
#include<cuda_profiler_api.h>
int main()
{
cudaProfilerStart();
const unsigned int N = 1048576;
const unsigned int bytes = N * sizeof(int);
int *h_a = (int*)malloc(bytes);
int *d_a;
cudaMalloc((int**)&d_a, bytes);
memset(h_a, 0, bytes);
cudaMemcpy(d_a, h_a, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(h_a, d_a, bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaProfilerStop();
return 0;
}
不幸的是,它并没有改变什么。
最佳答案
这是统一内存分析的一个错误,标志
--unified-memory-profiling off ./profile_test
为我解决所有问题。
关于c - nvprof 没有获取任何 API 调用或内核,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36970646/
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