cudaMemcpyToSymbol просто зависает и никогда не возвращается. Обработка графического процессора на 100%. Код прекрасно работает на K40, но не на V100
У меня есть следующий фрагмент кода:
__constant__ int baseLineX[4000];
__constant__ int baseLineY[4000];
__constant__ int guideLineX[4000];
__constant__ int guideLineY[4000];
__constant__ int rectangleOffsets[8];
__constant__ float blurKernel[64];
<other code>
for(int i = 0; i < 8; i++)
hostRectangleOffsets[i] = i;
cudaMemcpyToSymbol(rectangleOffsets, hostRectangleOffsets, 8*sizeof(int));
Этот код прекрасно работает на Tesla K40, но не на Tesla V100 16 ГБ. (Даже мой ноутбук может работать с кодом на 4 ГБ Quaddro M2200 GPU).
Код просто висит на V100 и никогда не возвращается из вызова cudaMemcpyToSymbol, но выглядит так, как будто он все еще обрабатывается на GPU. Есть идеи?
Решение
Ну, вы не предоставили Минимальный, полный, проверяемый пример: Ваш код не компилируется и в нем отсутствуют операторы, но есть (очевидно) не относящиеся к делу операторы. Так что — никто не может на самом деле проверить.
Я все еще могу сделать несколько предложений, хотя:
- Попробуйте использовать асинхронную версию этого вызова:
cudaMemcpyToSymbolAsync(). По крайней мере, ваша программа не зависнет … - Для начала запустите вашу программу или приложение в отладчике (например, nSID nVIDIA на большинстве систем или их расширение до Visual Studio в Windows); в качестве альтернативы, присоедините отладчик к процессу зависания (Инструкции MSVS, Инструкция Eclipse — старая).
- Запустите процесс с включенным дампом ядра (если вы работаете в системе Unix), убейте его, когда он зависнет, затем откройте дамп ядра в отладчике, и вы по крайней мере получите обратную трассировку
- Попробуйте перестроить вашу программу с меньшим количеством включенных оптимизаций — это иногда помогает, по крайней мере, в диагностических целях (это может сочетаться с предыдущими предложениями).
Другие решения
Других решений пока нет …