CUDA-GDB 是 NVIDIA 的 GPU 调试器,专为 CUDA 开发设计。它提供了用于调试在 NVIDIA GPU 上运行的并行 CUDA 应用程序的功能。CUDA-GDB 是基于流行的 GNU 调试器 (GDB) 修改的,但增加了对 CUDA 特定功能的支持。使用 CUDA-GDB,开发人员可以设置断点、单步执行 CUDA 核函数、检查设备变量的值等,就像在 CPU ...
通过使用CUDA,我们可以在Python中调用CUDA函数核函数,实现对GPU的利用,提高程序的执行效率。### CUDA简介CUDA是一种并 CUDA 核函数 Python cuda学习笔记4——cuda 核函数 核函数是指在GPU端运行的代码,核函数内部主要干了什么?简而言之, linux cuda 核函数 CUDA #include CUDA 核函数调试:cuda-gdb,cuda prin...
(cuda-gdb) info registers $R0 $R1 $R2 $R3 R0 0xf0 240 R1 0xfffc48 16776264 R2 0x7800 30720 R3 0x80 128 寄存器也可以作为$R内置变量访问,例如: (cuda-gdb) printf "%d %d\n", $R0*$R3, $R2 30720 30720 9.事件通知 9.2. kernel Events 当进入核函数,会有notification,同样在结束时也会有...
cuda-gdb的使用和gdb很多是一样的,列出一些cuda特有的命令: thread: 列出当前的主机线程 cuda thread: 显示当前活跃的GPU线程 Note 如果核函数访问内存出现问题,因为GPU有着完善的内存管理机制,会强行结束所有违反内存访问规则的进程,后面的代码也就不会执行。
cuda-gdb 1, cuda-gdb 可执行文件 2. b 打断点 3. 进入核函数 把断点打在核函数中 4. r 5. cuda block 1 thread 1 选取线程
CUDA nvcc编译器会自动分离你代码里面的不同部分,如图中主机代码用C写成,使用本地的C语言编译器编译,设备端代码,也就是核函数,用CUDA C编写,通过nvcc编译,链接阶段,在内核程序调用或者明显的GPU设备操作时,添加运行时库。 注意:核函数是我们后面主要接触的一段代码,就是设备上执行的程序段 ...
确保函数不inline化可以使用__inline__命令。断点和watchpoints是CUDA-GDB的关键功能。同一断点可能被不同线程多次命中，因此用户需小心检查哪些线程实际命中了断点。设置断点时，可以使用symbolic、行、地址、核函数入口或条件断点。CUDA-GDB不支持watchpoints，仅支持主机的watchpoints。程序状态检查涉及到变量...
CUDA-GDB:这是一个基于GDB 的调试器,专门用于 CUDA 编程的调试工作,支持查看 GPU 上的内存状态、线程执行情况等。 CUDA MEMCHECK:用于检测CUDA 代码中的内存错误,包括非法内存访问、未初始化内存使用等,类似于 CPU 上的 valgrind 工具。 第三方调试工具 ARM Forge:支持跨平台的高性能计算(HPC)调试工具,适用于...
利用调试工具:CUDA提供了多种调试工具,如Nsight和cuda-gdb。你可以利用这些工具来调试你的核函数,找出潜在的问题并进行优化。 三、性能分析与优化 要想充分发挥CUDA的性能,你需要对你的程序进行性能分析和优化。以下是一些建议: 使用性能分析工具:CUDA提供了多种性能分析工具,如Nsight Compute和NVIDIA Visual Profiler。
cuda gdb和nsight都有英文官方文档，建议大家都学一学，熟练后调试事半功倍。 但因为大量线程随机并行执行，有时并不知道该定位到哪个线程上；线程调试不容易控制；定位到单线程调试比较费劲，费时间；教程少（虽然有官方文档），上手难度较大一些。这些都是CUDA调试工具没有被广泛接受的原因。2.2 ...