Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

cudaGetLastError возвращен (0xb)

Я пытаюсь устранить ошибку времени выполнения CUDA. Информация об отладке, сообщаемая cuda-gdb (с включенной cuda-memcheck):

warning: Cuda API error detected: cudaLaunch returned (0xb)  
warning: Cuda API error detected: cudaGetLastError returned (0xb)  
[Thread 0x7fa1a28c5700 (LWP 43041) exited]
[Thread 0x7fa1a16a5700 (LWP 43042) exited]
[Thread 0x7fa18df0e700 (LWP 43056) exited]

Я проверил размер блока, сетки и размер используемой динамической разделяемой памяти, они значительно ниже предела. Скажите, пожалуйста, что означает тип ошибки (0xb), я не нашел его в документации cuda. Кроме того, подскажите, как решить эту проблему?
Устройство: Kepler K20 (CC=3.5) и CUDA 5.5
Код слишком велик, чтобы вставить его сюда.

cuda cuda-gdb
12.03.2014

Ответы:


1

Если вы делаете правильно проверка ошибок cuda в вашем коде, вы можете получить эту ошибку 0xb, о которой сообщается из вызова cudaGetLastError, и передать ее декодеру (cudaGetErrorString), который сообщит вам что-то более значимое.

Коды ошибок API среды выполнения CUDA перечислены в driver_types.h, которые при стандартной установке Linux будут в /usr/local/cuda/include Поиск по cudaSuccess, который будет первым перечисленным типом (т.е. 0), затем продолжайте, пока не найдете свой номер ошибки.

В этом случае 0xb (= 11) относится к cudaErrorInvalidValue:

/**
 * This indicates that one or more of the parameters passed to the API call
 * is not within an acceptable range of values.
 */
cudaErrorInvalidValue                 =     11,
12.03.2014

2

Я столкнулся с этой ошибкой и, по-видимому, решил ее, открепив соответствующую память хоста.

23.05.2017
  • Почему закрепленная память хоста может вызывать такие предупреждения, и можно ли оставить ее там? 26.09.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..