cuda - 由于资源不足，如何诊断 CUDA 启动失败？

Question

我在尝试启动 CUDA 内核(通过 PyCUDA)时遇到资源不足错误，我想知道是否有可能让系统告诉我我缺少哪个资源。显然系统知道什么资源已经耗尽了，我也想查询一下。

我使用了入住率计算器，一切似乎都很好，所以要么有一个角落案例没有涵盖，要么我用错了。我知道它不是寄存器(这似乎是通常的罪魁祸首)，因为我使用的是 <= 63 并且在 CC 2.1 设备上使用 1x1x1 块和 1x1 网格仍然失败。

谢谢你的帮助。我在 NVidia 板上发布了一个线程:

http://forums.nvidia.com/index.php?showtopic=206261&st=0

但没有得到任何回应。如果答案是“您不能向系统询问该信息”，那也很高兴知道(有点......;)。

编辑:

我见过的最多的寄存器使用是 63。编辑上面的内容以反射(reflect)这一点。

Answer 1

我认为 PyCUDA 使用 CUDA 驱动程序 API，所以以下可能是错误的: CUDA_ERROR_LAUNCH_OUT_OF_RESOURCES 可能发生，如果你没有指定足够的参数，或者你指定了错误的参数大小，当使用 cuLaunch()启动内核。由于您使用的是 PyCUDA，因此很容易使内核所需的参数列表与您实际传递的参数不匹配，因此您可能需要检查您是如何调用内核的。

我认为在这种情况下，这是一个命名不当的错误代码......