我需要从 CUDA 内核打印一些值,并尝试使用 cuPrintf。我的计算能力是 1.1,所以我不能使用 printf。程序编译正确,也没有给出任何运行时错误。但是, cuPrintf 行似乎什么也没做。以下是我尝试过的一些事情:
- 使用 -arch sm_11 编译
- 用 cudaPrintfInit 和 cudaPrintfEnd 包围每个内核调用
- 确保字符数足够小以使用默认缓冲区大小
- 确保 cudaPrintfInit 和 cudaPrintfDisplay 返回 cudaSuccess
除了常规内容之外,我的程序还使用以下内容:
- CUBLAS 图书馆
- 页面锁定(固定)+ 映射内存
为什么对 cuPrintf 的调用没有做任何事情?
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以下是代码中的一些相关片段:
__global__ void swap_rows(float *d_A, int r1, int r2, int n)
{
int i = r1;
int j = blockDim.x*blockIdx.x + threadIdx.x;
cuPrintf("(%d,%d) ", i, j);
if(j >= n) return;
float tmp;
tmp = d_A[L(i,j)];
d_A[L(i,j)] = d_A[L(r2,j)];
d_A[L(r2,j)] = tmp;
}
extern "C" float *someFunction(float *_A, float *_b, int n)
{
int i, i_max, k, n2 = n*n;
dim3 lblock_size(32,1);
dim3 lgrid_size(n/lblock_size.x + 1, 1);
float *d_A, *d_b, *d_x, *h_A, *h_b, *h_x, tmp, dotpdt;
cublasStatus status;
cudaError_t ret;
if((ret = cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost)) != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Error setting device flag: %s\n",
cudaGetErrorString(ret));
return NULL;
}
// Allocate mem for A and copy data
if((ret = cudaHostAlloc((void **)&h_A, n2 * sizeof(float),
cudaHostAllocMapped)) != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Error allocating page-locked h_A: %s\n",
cudaGetErrorString(ret));
return NULL;
}
if((ret = cudaHostGetDevicePointer((void **)&d_A, h_A, 0)) != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Error getting devptr for page-locked h_A: %s\n",
cudaGetErrorString(ret));
return NULL;
}
if((ret = cudaMemcpy(h_A, _A, n2 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToHost)) !=
cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "Error copying A into h_A: %s\n", cudaGetErrorString(ret));
return NULL;
}
// Some code to compute k and i_max
if(cudaPrintfInit() != cudaSuccess)
printf("cudaPrintfInit failed\n");
swap_rows<<<lgrid_size,lblock_size>>>(d_A, k, i_max, n);
if((ret = cudaThreadSynchronize()) != cudaSuccess)
fprintf(stderr, "Synchronize failed!\n", cudaGetErrorString(ret));
if(cudaPrintfDisplay(stdout, true) != cudaSuccess)
printf("cudaPrintfDisplay failed\n");
cudaPrintfEnd();
// Some more code
}
我忘了提:这些方法是单独编译的(从 main() 函数)作为动态链接模块(共享对象)。