1. cuda_check 的含义cuda_check 是一种宏定义,通常用于CUDA编程中,以便在调用CUDA API函数后检查是否发生了错误。它简化了错误处理流程,使得代码更加简洁和易读。 2. cuda_check 的功能 cuda_check 的主要功能是检查CUDA API函数的返回值,并根据返回值确定是否有错误发生。如果检测到错误,它会打印出错误信息,包括...
CUDA Check函数的使用方法非常简单。在调用CUDA API函数之后,可以调用CUDA Check函数来检查是否有错误发生。如果CUDA Check函数返回一个非零值,则表示存在错误。 例如,以下代码片段演示了如何使用CUDA Check函数: ```cpp #include <cuda_runtime.h> int main() { // Call some CUDA API functions... // Check...
表1、cuda-checkpoint用于挂起 CUDA cuda-checkpoint不会挂起 CPU 线程,这些线程可以继续安全地与 CUDA 交互,方式如下:调用运行时或驱动程序 API,这些 API 可能会阻塞直到 CUDA 恢复;或访问由cudaMallocHost和类似 API 分配的主机内存,这些内存仍然有效。 挂起的 CUDA 进程不再直接指操作系统级别的任何 GPU 硬件,因...
1.1. About CUDA-MEMCHECK CUDA-MEMCHECK is a functional correctness checking suite included in the CUDA toolkit. This suite contains multiple tools that can perform different types of checks. The memcheck tool is capable of precisely detecting and attributing out of bounds and misaligned memory acce...
Notebook中,运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡,GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70],设置...
According to https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-the-fast-way-to-query-device-properties, this should be fast so checking for every allocation should not be noticeable. Cuda: Check if device support cudaMallocAsync b39311d masterleinad force-pushed the cuda_check_cudamallocasync ...
staticinlineintff_cuda_check(void*avctx, void*cuGetErrorName_fn,void*cuGetErrorString_fn, CUresult err,constchar*func) { constchar*err_name; constchar*err_string; av_log(avctx, AV_LOG_TRACE,"Calling%s\n", func); if(err == CUDA_SUCCESS) ...
cuda显存检查命令cuda-memcheck 官方文档 CUDA-MEMCHECK; 日常推荐选项 选项 cuda-memcheck [options] [your-program] [your-program-options] cuda-memcheck--leak-check full--log-file cudacheck.log./memcheck_demo
cuda-memcheck是一种用于检测CUDA程序中内存错误的工具。它可以帮助开发人员在开发过程中发现和调试内存相关的问题,提高程序的稳定性和性能。 内部错误(7)是cuda-memcheck工具报告的一种错误类型,表示内存访问越界。这种错误通常发生在程序试图访问超出分配内存范围的地址时。这可能导致程序崩溃、数据损坏或不可预测的行为...
我在服务器上(ubuntu14.04),运行smallcorgi/Faster-RCNN的tensorflow代码时候出现的问题,我的显卡是Tesla K40。 在百度后发现根本没有切实可行的方法,最后还是使用Google解决了问题,发现在运行代码时候在lib文件夹下面执行make操作的时候需要将make.sh文件进行修改,将arch参数从sm_37改为sm_35。为大家附上参数列表。