cuda 6统一内存段错误

Question

要在 CUDA 6 中使用统一内存功能，必须满足以下要求，

• 具有 SM 架构 3.0 或更高版本(开普勒级或更高版本)的 GPU
• 64 位主机应用程序和操作系统，Android 除外
• Linux 或 Windows

我的设置是，

1. 系统:ubuntu 13.10(64位)
2. 显卡:GTX770
3. CUDA:6.0
4. 驱动程序版本:331.49

示例代码取自编程指南第 210 页。

 __device__ __managed__ int ret[1000];
 __global__ void AplusB(int a, int b) {
    ret[threadIdx.x] = a + b + threadIdx.x;
 }
 int main() {
   AplusB<<< 1, 1000 >>>(10, 100);
   cudaDeviceSynchronize();
   for(int i=0; i<1000; i++)
      printf("%d: A+B = %d\n", i, ret[i]);
 return 0;
 }

我使用的nvcc编译选项是，

nvcc -m64 -Xptxas=-Werror -arch=compute_30 -code=sm_30 -o UM UnifiedMem.cu

这段代码编译得很好。在执行期间，它在 printf() 处产生“段错误”。感觉统一内存功能没有生效。变量 ret 的地址仍然是 GPU 的，但 printf 是在 CPU 上调用的。 CPU 试图访问一段未在 CPU 上分配的数据，因此它会产生段错误。有谁能够帮我？这里有什么问题？

Answer 1

以为我不确定(我现在不能自己检查)我认为是因为 Ubuntu 13.10 在 4.8.1 版本中有 gcc，我认为它不受支持但即使在最新的 CUDA 工具包 6.0 中。尝试使用主机编译器 gcc 4.7.3 编译您的代码(即默认包含在官方支持的 Ubuntu 13.04 中的同一编译器)。为此，您可以安装 gcc-4.7打包并指向 /usr/bin/gcc-4.7 作为 nvcc 的主机编译器。对于 C++ 支持，我相信你需要 g++-4.7

如果您需要一些简单的分步指南，那么您可以继续 http://n00bsys0p.co.uk/blog/2014/01/23/nvidia-cuda-55ubuntu-1310-saucy-salamander .它适用于 CUDA Toolkit 5.5，但我认为它也应该与最新版本相关。