CUDA 8 Pascal Titan X/GP102のユニファイドメモリ

Question

This articleは、CUDA 8がPascal GPUでユニファイドメモリのサポートを改善したことを示しているため、サポートプラットフォームではデフォルトのOSアロケータ（例： 'malloc'または 'new'同じポインタを使用してGPUコードとCPUコードの両方からアクセスすることができます」。

私はこのことについて興奮していたし、もし私のシステムのサポートは、この見に小さなテストプログラムを書いた：

#include <stdio.h> 

#define CUDA_CHECK(call) {\ 
    cudaError_t code = (call);\ 
    if (code != cudaSuccess) {\ 
     const char* msg = cudaGetErrorString(code);\ 
     printf("%s #%d: %s\n", __FILE__, __LINE__, msg);\ 
    }\ 
} 

#define N 10 

__global__ 
void test_unified_memory(int* input, int* output) 
{ 
    output[ threadIdx.x ] = input[ threadIdx.x ] * 2; 
} 

int main() 
{ 
    int* input = (int*) malloc(N); 
    int* output = (int*) malloc(N); 

    for (int i = 0; i < N; ++i) input[ i ] = i; 

    test_unified_memory <<< 1, N >>>(input, output); 
    CUDA_CHECK(cudaDeviceSynchronize()); 

    for (int i = 0; i < N; ++i) printf("%d, ", output[ i ]); 

    free(input); 
    free(output); 
} 

しかし、それは動作しませんでした。

"サポートプラットフォーム"とは何ですか？ここに私のシステム構成です：

$uname -r 
3.10.0-327.el7.x86_64 

$nvidia-smi 
Tue Jan 10 14:46:11 2017  
+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| NVIDIA-SMI 375.26     Driver Version: 375.26     | 
|-------------------------------+----------------------+----------------------+ 
| GPU Name  Persistence-M| Bus-Id  Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | 
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|   Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | 
|===============================+======================+======================| 
| 0 TITAN X (Pascal) Off | 0000:01:00.0  Off |     N/A | 
| 36% 61C P0 88W/250W |  2MiB/12189MiB | 100%  Default | 
+-------------------------------+----------------------+----------------------+ 

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| No running processes found             | 
+-----------------------------------------------------------------------------+ 

$deviceQuery 
NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery Starting... 

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) 

Detected 1 CUDA Capable device(s) 

Device 0: "TITAN X (Pascal)" 
    CUDA Driver Version/Runtime Version   8.0/7.5 
    CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1 
    Total amount of global memory:     12189 MBytes (12781551616 bytes) 
MapSMtoCores for SM 6.1 is undefined. Default to use 128 Cores/SM 
MapSMtoCores for SM 6.1 is undefined. Default to use 128 Cores/SM 
    (28) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:  3584 CUDA Cores 
    GPU Max Clock rate:       1531 MHz (1.53 GHz) 
    Memory Clock rate:        5005 Mhz 
    Memory Bus Width:        384-bit 
    L2 Cache Size:         3145728 bytes 
    Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)   1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384) 
    Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers 
    Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers 
    Total amount of constant memory:    65536 bytes 
    Total amount of shared memory per block:  49152 bytes 
    Total number of registers available per block: 65536 
    Warp size:          32 
    Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 
    Maximum number of threads per block:   1024 
    Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) 
    Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) 
    Maximum memory pitch:       2147483647 bytes 
    Texture alignment:        512 bytes 
    Concurrent copy and kernel execution:   Yes with 2 copy engine(s) 
    Run time limit on kernels:      No 
    Integrated GPU sharing Host Memory:   No 
    Support host page-locked memory mapping:  Yes 
    Alignment requirement for Surfaces:   Yes 
    Device has ECC support:      Disabled 
    Device supports Unified Addressing (UVA):  Yes 
    Device PCI Domain ID/Bus ID/location ID: 0/1/0 
    Compute Mode: 
    < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > 

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 7.5, NumDevs = 1, Device0 = TITAN X (Pascal) 
Result = PASS 

答えは単にタイタンX/GP102は、この機能をサポートしていないことかもしれません。しかし、私はこれに関する情報やドキュメントを見つけることができませんでした。誰も私の設定でサポートされているかどうかを私に知らせて、そのような情報の参照先を教えてもらえますか？ありがとうございました。

コメントで提案されたtalonmiesは、ホストOSに関連している可能性があります。次に、ホスト上の要件と、それらをチェック/修正する方法は何ですか？

Answer 1

この新しいユニファイドメモリ機能には実験的なLinuxカーネルパッチが必要ですが、まだメインラインカーネルツリーに統合されていないようです。それは、現在使用できるものではなく、将来の機能とみなされるべきである。

編集コメントに記載されているように、あなたはCUDA 7.5も使用していますが、ホストカーネルの問題にかかわらず、この機能にはCUDA 8を使用する必要があります。