我编写了以下简单的 CUDA 内核:
__global__ void pr_kernel(float* O, const float* I, const float* W, int N)
{
int x = threadIdx.x;
float sum;
int i;
if (x < N) {
for (i = 0; i < N; i++) {
if (i == x) continue;
sum += W[x*N+i] * I[x];
}
O[x] = (0.15 / N) + 0.85 * sum;
}
}
Python中的变量分配如下:
N = np.int32(4)
W = np.float32(np.asarray(
[0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1,
0, 1, 0, 1,1, 1, 0]))
I = np.float32(np.asarray(
[0.25, 0.25, 0.25, 0.25]))
O = np.float32(np.zeros(N))
我正在使用 传输变量gpuarray.to_gpu
,并且正在使用以下行调用 Tesla C2070 上的内核:
pr_kernel(O_d, I_d, W_d, N_d, block=blocksize, grid=gridsize)
在哪里:
blocksize = (128, 1, 1)
gridsize = (1, 1)
我收到错误消息:
pycuda.driver.LaunchError: cuLaunchKernel failed: launch out of resources.
即使我将块大小减少到类似(8, 1, 1)
. 我可以在 GPU 上运行其他块大小为的 CUDA 程序,(512, 1, 1)
所以我相信这不是由于 GPU 配置问题。
我究竟做错了什么?谢谢你的帮助。