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c - 为什么我的 CUDA 内核似乎什么都不做？

问题描述

我正在使用 GTX Titan X GPU、CUDA 8.0 和驱动程序版本 367.48 的系统。当我使用nvidia-smi.

我正在使用下面的代码来执行 Pi 的数值逼近并测量代码的执行时间 5000 次。但是，内核返回 0.0 作为近似结果。为什么会这样？

#include "cuda_runtime.h"
#include <stdio.h>

#define ITERATIONS 96000000
const int threads = 256; 

// Synchronous error checking call. Enable with nvcc -DEBUG
inline void checkCUDAError(const char *fileName, const int line)
{ 
    #ifdef DEBUG 
        cudaThreadSynchronize();
        cudaError_t error = cudaGetLastError();
        if(error != cudaSuccess) 
        {
            printf("Error at %s: line %i: %s\n", fileName, line, cudaGetErrorString(error));
            exit(-1); 
        }
    #endif
}

__global__ void integrateSimple(float *sum)
{
    __shared__ float ssums[threads];

    // Each thread computes its own sum. 
    int global_idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if(global_idx < ITERATIONS)
    {
        float step = 1.0f / ITERATIONS;
        float x = (global_idx + 0.5f) * step;
        ssums[threadIdx.x] = 4.0f / (1.0f + x * x);
    }
    else
    {
        ssums[threadIdx.x] = 0.0f;
    }
    
    // The 1st thread will gather all sums from all other threads of this block into one
    __syncthreads();
    if(threadIdx.x == 0)
    {
        float local_sum = 0.0f;
        for(int i = 0; i < threads; ++i)
        {
            local_sum += ssums[i];
        }
        sum[blockIdx.x] = local_sum;
    }
}
int main()
{
    const float PI = 3.14159265358979323846264;
    int deviceCount = 0;

    printf("Starting...");
    
    cudaError_t error = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

    if (error != cudaSuccess)
    {
        printf("cudaGetDeviceCount returned %d\n-> %s\n", (int)error, cudaGetErrorString(error));
        return 1;
    }

    deviceCount == 0 ? printf("There are no available CUDA device(s)\n") : printf("%d CUDA Capable device(s) detected\n", deviceCount);

    /*--------- Simple Kernel ---------*/
    int blocks = (ITERATIONS + threads - 1) / threads;
    float *sum_d;
    float step = 1.0f / ITERATIONS;
    
    for (int i = 0; i < 5000; ++i)
    {
        // Allocate device memory
        cudaMallocManaged((void **)&sum_d, blocks * sizeof(float));

        // CUDA events needed to measure execution time
        cudaEvent_t start, stop;
        float gpuTime;

        // Start timer
        cudaEventCreate(&start);
        cudaEventCreate(&stop);
        cudaEventRecord(start, 0);

        /*printf("\nCalculating Pi using simple GPU kernel over %i intervals...\n", (int)ITERATIONS);*/

        integrateSimple<<<blocks, threads>>>(sum_d);
        cudaDeviceSynchronize(); // wait until the kernel execution is completed
        checkCUDAError(__FILE__, __LINE__);

        // Stop timer
        cudaEventRecord(stop, 0);
        cudaEventSynchronize(stop);
        cudaEventElapsedTime(&gpuTime, start, stop);
        
        // Sum result on host
        float piSimple = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blocks; i++)
        {
            piSimple += sum_d[i];
        }
        
        piSimple *= step;

        cudaFree(sum_d);

        // Stop timer
        cudaEventRecord(stop, 0);
        cudaEventSynchronize(stop);
        cudaEventElapsedTime(&gpuTime, start, stop);
        // Print execution times
        /*printf("\n======================================\n\n");*/
        printf("%.23lf,%.23lf,%f", piSimple, fabs(piSimple - PI), gpuTime/1000);
        printf("\n");
    }
    // Reset Device
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}

最后一行的输出

0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000009 0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000009 0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000009 0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000008 0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000008 0.00000000000000000000000,3.14159274101257324218750,0.000008

另外，当我编译得到这个警告时：

nvcc 警告：“compute_20”、“sm_20”和“sm_21”架构已 > 弃用，可能会在未来版本中删除（使用 -Wno-deprecated-gpu-targets 来抑制警告）。

标签： ccuda

解决方案

您的具体情况

可能只是您实际上根本没有检查错误：#ifdef当您没有使用 -DDEBUG 显式编译时，您的错误检查函数的代码会被删除。

此外，正如@AnderBiguri 建议的那样，确保您正在编译正确的微架构（nvcc--gpucode/--gencode/--gpu-architecture开关）。

一般问题

当内核似乎产生 0 值输出时，您应该：

确保您正在检查错误

您应该使用CUDA Modern-C++ API 包装器（警告：我是作者，所以我有偏见），其中所有 API 调用之后都会检查是否成功；或者您应该在您的 CUDA API 调用之后手动添加错误检查。注意：如果您编写了自己的错误处理代码，请确保它实际上可以被触发并打印某些内容（例如，将 cudaSuccess 以外的内容传递给它）。

区分“输出为零”和“什么都不做”

尝试使用初始模式填充输出缓冲区，以查看是否有任何内容写入其中（例如cudaMemcpy()，从包含0xDEADBEEF类似内容的缓冲区中）。然后，通过检查输出，您可以确定内核是否实际写入 0 值。如果它写入 0 - 那么你需要调试你的内核。否则...

确保内核实际启动

如果您的内核没有向输出写入任何内容，则：

  • 它没有启动，或者
  • 执行过程中出现一些运行时错误，或者
  • 代码中有一个错误，它使线程完成执行而没有得到它们的指令来写入共享内存：

第一个选项最有可能，实际上它与第二个选项大致相同，只是错误发生在启动之前。仔细检查和三次检查您的错误处理代码。

然后，使用 NSight Compute 或 NSight Systems 分析器来查看您的内核是否真正启动和执行。如果是，则返回调试。尝试使用精心布置的printf()指令或实际的调试器工具。

如果您在内核运行期间遇到错误，您可以使用CUDA Compute Sanitizer（早期 CUDA 版本中的cuda-memcheck）来捕获和识别它。

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