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我在具有 Compute Capability 2.0 的 GTX 480 上运行我的代码时遇到一些问题
如果我以每个块 1024 个线程启动内核,我总是会收到以下错误:
========= CUDA-MEMCHECK
========= Program hit cudaErrorLaunchOutOfResources (error 7) due to "too many resources requested for launch" on CUDA API call to cudaLaunch.
========= Saved host backtrace up to driver entry point at error
========= Host Frame:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 [0x2ef613]
========= Host Frame:/usr/local/cuda-6.5/lib64/libcudart.so.6.5 (cudaLaunch + 0x17e) [0x3686e]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x3a50]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x388a]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x38e3]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x2a99]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x1410]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x1da0]
========= Host Frame:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__libc_start_main + 0xed) [0x2176d]
========= Host Frame:./bin/myProgram [0x1139]
=========
5 Blocks, 512 Threads per Block => Works
5 Blocks, 1024 Threads per Block => Error
10 Blocks, 512 Threads per Block => Works
10 Blocks, 1024 Threads per Block => Error
15 Blocks, 512 Threads per Block => Works
15 Blocks, 1024 Threads per Block => Error
ptxas info : 0 bytes gmem
ptxas info : Function properties for _Z7function1Py
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Compiling entry function '_Z13function2PyS_i' for 'sm_20'
ptxas info : Function properties for _Z13function2PyS_i
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 22 registers, 52 bytes cmem[0]
ptxas info : Compiling entry function '_Z6function3PyiS_' for 'sm_20'
ptxas info : Function properties for _Z6function3PyiS_
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 22 registers, 56 bytes cmem[0]
ptxas info : Compiling entry function '_Z17function4PyiiS_Phji' for 'sm_20'
ptxas info : Function properties for _Z17function4PyiiS_Phji
0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info : Used 28 registers, 72 bytes cmem[0]
最佳答案
我有同样的错误。
感谢 http://cuda-programming.blogspot.fr/2013/01/handling-cuda-error-messages.html ,我理解错误。他们说 :
“Too Many Resources Requested for Launch - 此错误意味着超出了多处理器上可用的寄存器数量。减少每个块的线程数以解决问题。”
基本上,我曾经能够在每个块中拥有给定数量的线程(3D 内核为 8x8x16=1024)。但是,如果您嵌套内核调用,则会进一步减少可用寄存器的数量。
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