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我正在用 pyCUDA 自学 CUDA。在本练习中，我想将一个简单的 1024 个浮点数组发送到 GPU 并将其存储在共享内存中。正如我在下面的论点中指定的那样，我只在一个具有 1024 个线程的块上运行这个内核。

import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arrayOfFloats = np.float64(np.random.sample(1024))
mod = SourceModule("""
  __global__ void myVeryFirstKernel(float* arrayOfFloats) {
    extern __shared__ float sharedData[];

    // Copy data to shared memory.
    sharedData[threadIdx.x] = arrayOfFloats[threadIdx.x];
  }
""")
func = mod.get_function('myVeryFirstKernel')
func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1))
print str(arrayOfFloats)

奇怪的是，我收到了这个错误。

[dfaux@harbinger CUDA_tutorials]$ python sharedMemoryExercise.py 
Traceback (most recent call last):
  File "sharedMemoryExercise.py", line 17, in <module>
    func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1))
  File "/software/linux/x86_64/epd-7.3-1-pycuda/lib/python2.7/site-packages/pycuda-2012.1-py2.7-linux-x86_64.egg/pycuda/driver.py", line 377, in function_call
    Context.synchronize()
pycuda._driver.LaunchError: cuCtxSynchronize failed: launch failed
PyCUDA WARNING: a clean-up operation failed (dead context maybe?)
cuMemFree failed: launch failed
PyCUDA WARNING: a clean-up operation failed (dead context maybe?)
cuModuleUnload failed: launch failed

我试图通过更改发送到 GPU 的元素类型来调试此错误（例如，我使用 float32 而不是 float64）。我也尝试改变我的块和网格大小无济于事。

有什么问题？什么是死上下文？任何建议或想法表示赞赏。

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1 回答 1

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我在您的代码中看到的一个问题是您使用extern __shared__ ..这意味着您需要在启动内核时提交共享内存的大小。

在 pycuda 中，这是通过以下方式完成的：
func(cuda.InOut(arrayOfFloats), block=(1024, 1, 1), grid=(1, 1),shared=smem_size)
其中 smem_size 是共享内存的大小（以字节为单位）。

在你的情况下 smem_size = 1024*sizeof(float)。

于 2012-11-07T09:49:37.150 回答