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私はいくつかの冗長操作を含む長いコードをデバッグしています。 私は現在、cudaMemcpy(...,...,cudaMemcpyHostToDevice)への呼び出し中に上記のエラーが発生していますが、それはspeficiallyそれに関連しているか分からない。ここでチェックに失敗しました：エラー== cudaSuccess（77対0）不正なメモリアクセスが発生しました
は、コードスニペットです：
CUDA_CHECKは（これは既存のコードの一部であっただけで任意のCUDAのエラーを印刷するためのマクロであり、他のすべてのcudaMemcpyオーデルcudaMallocはそれがない呼び出すために正常に動作int num_elements = 8294400; // --> I also tried it with "1" here which didn't work either!
float *checkArray = new float[num_elements];
float *checkArray_GPU;
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&checkArray_GPU, num_elements * sizeof(float)));
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(checkArray_GPU, checkArray, num_elements * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(checkArray, checkArray_GPU, num_elements * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost));
問題の一部）。不思議なことに、このコードスニペットをおもちゃ*.cuの例で別々に実行しても問題ありません。
私の前提は、プログラムの以前のcuda操作のために、上のコードスニペットのバグの原因となるいくつかのエラーが報告されていることです。それはできますか？ cudaに関連する報告されていないエラーがあるかどうかを確認する方法はありますか？
他の見積もりは、私が使用している特定のグラフィックカードから来ている可能性があります。私はNvidia Titan X Pascal、Cuda 8.0、cudnn v5.1を持っています。私はまたsome special compiler flagsを使ってコードをコンパイルしようとしました。
-arch=sm_30 \
-gencode=arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode=arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode=arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode=arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode=arch=compute_52,code=compute_52 \
-gencode=arch=compute_60,code=sm_60 \
-gencode=arch=compute_61,code=sm_61 \
-gencode=arch=compute_62,code=sm_62 \
しかしこれまでは助けになりませんでした。ここでは完全を期すために私の現在の簡略化のMakefileです：
NVCC = nvcc
CUDA_INC = -I/usr/local/cuda/include
CUDA_LIB = -L/usr/local/cuda/lib64
TARGET = myProgramm
OPTS = -std=c++11
$(TARGET).so: $(TARGET).o
$(NVCC) $(OPTS) -shared $(TARGET).o $(CUDA_LIB) -o $(TARGET).so
$(TARGET).o: $(TARGET).cu headers/some_header.hpp
$(NVCC) $(OPTS) $(CUDA_INC) -Xcompiler -fPIC -c $(TARGET).cu
は、私がこれの底に得ることができるか、誰が考えていますか？
編集：
CUDA-memcheckは良いアイデアだったので、エラーがapparantly Kernel_set_valueの通話中に、以前に発生します。
========= Invalid __global__ write of size 4
========= at 0x00000298 in void Kernel_set_value<float>(unsigned long, unsigned long, float*, float)
========= by thread (480,0,0) in block (30,0,0)
========= Address 0x0005cd00 is out of bounds
========= Saved host backtrace up to driver entry point at kernel launch time
========= Host Frame:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 (cuLaunchKernel + 0x2c5) [0x209035]
[...]
========= Host Frame:/media/.../myProgramm.so (_ZN5boost6python6detail6invokeIiPFvRKSsENS0_15arg_from_pythonIS4_EEEEP7_objectNS1_11invoke_tag_ILb1ELb0EEERKT_RT0_RT1_ + 0x2d) [0x3e5eb]
[...]
=========
========= Program hit cudaErrorLaunchFailure (error 4) due to "unspecified launch failure" on CUDA API call to cudaMemcpy.
========= Saved host backtrace up to driver entry point at error
========= Host Frame:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 [0x2f4e33]
========= Host Frame:/media/.../myProgramm.so [0x7489f]
F0703 16:23:54.840698 26207 myProgramm.cu:411] Check failed: error == cudaSuccess (4 vs. 0) unspecified launch failure
[...]
========= Host Frame:python (Py_Main + 0xb5e) [0x66d92]
========= Host Frame:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (__libc_start_main + 0xf5) [0x21f45]
========= Host Frame:python [0x177c2e]
=========
*** Check failure stack trace: ***
========= Error: process didn't terminate successfully
========= Internal error (20)
========= No CUDA-MEMCHECK results found
だけでなく、玩具の例では正常に動作しKernel_set_value機能。 Kernel_set_valueを使用する際に特別な考慮事項がありますか？これはソースコードであり、それぞれのヘルパー関数です。
#define CUDA_NUM_THREADS 512
#define MAX_NUM_BLOCKS 2880
inline int CUDA_GET_BLOCKS(const size_t N) {
return min(MAX_NUM_BLOCKS, int((N + size_t(CUDA_NUM_THREADS) - 1)/CUDA_NUM_THREADS));
}
inline size_t CUDA_GET_LOOPS(const size_t N) {
size_t total_threads = CUDA_GET_BLOCKS(N)*CUDA_NUM_THREADS;
return (N + total_threads -1)/ total_threads;
}
template <typename Dtype>
__global__ void Kernel_set_value(size_t CUDA_NUM_LOOPS, size_t N, Dtype* GPUdst, Dtype value){
const size_t idxBase = size_t(CUDA_NUM_LOOPS) * (size_t(CUDA_NUM_THREADS) * size_t(blockIdx.x) + size_t(threadIdx.x));
if (idxBase >= N) return;
for (size_t idx = idxBase; idx < min(N,idxBase+CUDA_NUM_LOOPS); ++idx){
GPUdst[idx] = value;
}
}
は 'num_elements''に等しいnum_crop_voxels'です（missleadingた？ – sgarizvi
はい、私は – mcExchange
がcudamemcheckでコードを実行することを編集します。 – talonmies