CUDA卡偶爾會出現中間運行的「啓動失敗」，以及雪

我想拍攝屏幕上發生的事情，但屏幕截圖不會捕獲它，但最好的描述是下雪。CUDA卡偶爾會出現中間運行的「啓動失敗」，以及雪

我的一個項目有一個習慣，就是在一個新的迭代中隨機失敗，我總是認爲它是'你使用的內存太多了！錯誤，所以很高興重新啓動，處理它，並嘗試解決問題。

然後我開始實際監視分配的全局內存;它在整個執行過程中一直保持在70％左右，直到突然死在一個新的malloc上。

爲了讓事情更加令人擔憂，這些上師冥想已經開始習慣性地出現在我的dmesg中;所有（我注意到）與相同的地址。

NVRM: Xid (0000:01:00): 13, 0008 00000000 000050c0 00000368 00000000 00000080

明智的話到底是怎麼回事？我仍在繼續調查註冊和共享內存的問題，但是想要爲任何其他人的想法提出這個問題。

2011-04-20 Bolster

您正在使用哪個版本的CUDA，以及哪個GPU？ – karlphillip 2011-04-20 16:58:49

你幾乎肯定寫作超出範圍。計算能力<2.0的卡在這些情況下可能表現不佳。 – 2011-04-22 19:06:49

最新的驅動程序，但'老'sm_13卡（geforce 9800，我認爲） – Bolster 2011-04-23 20:01:47

如果您的CUDA內存分配都沒有失敗，那麼您的問題不是您內存不足（如果您是由碎片引起的，不一定是由於100％消耗）。

如果您正在獲取x-mas樹效果，那麼您可能有一個寫入分配內存之外的內核。檢查您正在訪問的像素/陣列單元的索引以及它們在輸出緩衝區中位置的內存偏移量計算。

您也可以在調用內核時嘗試使用1D索引，以使計算更簡單。（你可以模擬任何多維數組作爲一項長期的一維數組。）

2011-04-20 17:23:53

請換到CUDA運行時API所有呼叫cudaSafeCall()和所有內核調用後添加cudaCheckError()。這些實用功能在cutil.h中公開。這應該可以幫助您在實際發生的點上捕捉任何CUDA錯誤，並且它們的錯誤消息應該有助於您的調查。

2011-04-21 03:22:02

所有的內核調用都通過預先打包的PyCUDA調用。 – Bolster 2011-04-21 13:54:01

Andrew：我對PyCuda並不熟悉，但在每次調用之後進行一些錯誤檢查（使用cudaGetLastError）會很有幫助。 – 2011-04-21 13:55:39

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