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我的运行配置:- CUDA 工具包 5.5- NVidia Nsight Eclipse 版- Ubuntu 12.04 x64- CUDA 设备是 NVidia GeForce GTX 560:cc=20,sm=21(如您所见,我可以使用最多 1024 个线程的 block )
我在 iGPU(英特尔高清显卡)上渲染我的显示器,因此我可以使用 Nsight 调试器。
但是,当我设置线程 > 960 时,我遇到了一些奇怪的行为。
代码:
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void mytest() {
float a, b;
b = 1.0F;
a = b / 1.0F;
}
int main(void) {
// Error code to check return values for CUDA calls
cudaError_t err = cudaSuccess;
// Here I run my kernel
mytest<<<1, 961>>>();
err = cudaGetLastError();
if (err != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "error=%s\n", cudaGetErrorString(err));
exit (EXIT_FAILURE);
}
// Reset the device and exit
err = cudaDeviceReset();
if (err != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Failed to deinitialize the device! error=%s\n",
cudaGetErrorString(err));
exit (EXIT_FAILURE);
}
printf("Done\n");
return 0;
}
而且...它不起作用。问题出在带有浮点除法的最后一行代码中。每次我尝试除以 float 时,我的代码都会编译,但不起作用。运行时的输出错误是:
error=too many resources requested for launch
这是我在调试时得到的,当我跨过它时:
warning: Cuda API error detected: cudaLaunch returned (0x7)
使用 -Xptxas -v 构建输出:
12:57:39 **** Incremental Build of configuration Debug for project block_size_test ****
make all
Building file: ../src/vectorAdd.cu
Invoking: NVCC Compiler
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/0_Simple" -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/common/inc" -G -g -O0 -m64 -keep -keep-dir /home/vitrums/cuda-workspace-trashcan -optf /home/vitrums/cuda-workspace/block_size_test/options.txt -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -odir "src" -M -o "src/vectorAdd.d" "../src/vectorAdd.cu"
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc --compile -G -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/0_Simple" -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/common/inc" -O0 -g -gencode arch=compute_20,code=compute_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -keep -keep-dir /home/vitrums/cuda-workspace-trashcan -m64 -optf /home/vitrums/cuda-workspace/block_size_test/options.txt -x cu -o "src/vectorAdd.o" "../src/vectorAdd.cu"
../src/vectorAdd.cu(7): warning: variable "a" was set but never used
../src/vectorAdd.cu(7): warning: variable "a" was set but never used
ptxas info : 4 bytes gmem, 8 bytes cmem[14]
ptxas info : Function properties for _ZN4dim3C1Ejjj
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Compiling entry function '_Z6mytestv' for 'sm_21'
ptxas info : Function properties for _Z6mytestv
8 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 34 registers, 8 bytes cumulative stack size, 32 bytes cmem[0]
ptxas info : Function properties for _ZN4dim3C2Ejjj
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
Finished building: ../src/vectorAdd.cu
Building target: block_size_test
Invoking: NVCC Linker
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc --cudart static -m64 -link -o "block_size_test" ./src/vectorAdd.o
Finished building target: block_size_test
12:57:41 Build Finished (took 1s.659ms)
当我添加 -keep 键时,编译器生成 .cubin 文件,但我无法读取它以找出 smem 和 reg 的值,遵循本主题 too-many-resources-requested-for-launch-how-to-find-out-what-resources-/ .至少现在这个文件必须有一些不同的格式。
因此,我不得不在每个 block 中使用 256 个线程,这可能不是一个坏主意,考虑到这个 .xls:CUDA_Occupancy_calculator .
无论如何。任何帮助将不胜感激。
最佳答案
我用当前信息填充了 CUDA 占用计算器文件:
我的占用率0%,受寄存器数量限制。
如果将线程数设置为 960,则占用率为 63%,这就解释了为什么会这样。
尝试将寄存器数限制为32,并将线程数设置为1024,以获得67% 的占用率。
要限制寄存器的数量,请使用以下选项:nvcc [...] --maxrregcount=32
关于CUDA 线程 block 大小 1024 不起作用(cc=20,sm=21),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19925046/
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