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我的运行配置： - CUDA Toolkit 5.5 - NVidia Nsight Eclipse 版本 - Ubuntu 12.04 x64 - CUDA 设备是 NVidia GeForce GTX 560：cc=20, sm=21（如您所见，我可以使用多达 1024 个线程的块）

我在 iGPU（英特尔高清显卡）上渲染我的显示器，所以我可以使用 Nsight 调试器。

但是，当我设置线程 > 960 时，我遇到了一些奇怪的行为。

代码：

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

__global__ void mytest() {
    float a, b;
    b = 1.0F;
    a = b / 1.0F;
}

int main(void) {

    // Error code to check return values for CUDA calls
    cudaError_t err = cudaSuccess;

    // Here I run my kernel
    mytest<<<1, 961>>>();

    err = cudaGetLastError();

    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "error=%s\n", cudaGetErrorString(err));
        exit (EXIT_FAILURE);
    }

    // Reset the device and exit
    err = cudaDeviceReset();

    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "Failed to deinitialize the device! error=%s\n",
                cudaGetErrorString(err));
        exit (EXIT_FAILURE);
    }

    printf("Done\n");
    return 0;
}

而且......它不起作用。问题出在带有浮点除法的最后一行代码中。每次我尝试除以浮点数时，我的代码都会编译，但不起作用。运行时的输出错误是：

错误=启动请求的资源过多

这是我在调试中得到的，当我跳过它时：

警告：检测到 Cuda API 错误：返回 cudaLaunch (0x7)

使用 -Xptxas -v 构建输出：

12:57:39 **** Incremental Build of configuration Debug for project block_size_test ****
make all 
Building file: ../src/vectorAdd.cu
Invoking: NVCC Compiler
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/0_Simple" -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/common/inc" -G -g -O0 -m64 -keep -keep-dir /home/vitrums/cuda-workspace-trashcan -optf /home/vitrums/cuda-workspace/block_size_test/options.txt -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -odir "src" -M -o "src/vectorAdd.d" "../src/vectorAdd.cu"
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc --compile -G -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/0_Simple" -I"/usr/local/cuda-5.5/samples/common/inc" -O0 -g -gencode arch=compute_20,code=compute_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -keep -keep-dir /home/vitrums/cuda-workspace-trashcan -m64 -optf /home/vitrums/cuda-workspace/block_size_test/options.txt  -x cu -o  "src/vectorAdd.o" "../src/vectorAdd.cu"
../src/vectorAdd.cu(7): warning: variable "a" was set but never used

../src/vectorAdd.cu(7): warning: variable "a" was set but never used

ptxas info    : 4 bytes gmem, 8 bytes cmem[14]
ptxas info    : Function properties for _ZN4dim3C1Ejjj
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Compiling entry function '_Z6mytestv' for 'sm_21'
ptxas info    : Function properties for _Z6mytestv
    8 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Used 34 registers, 8 bytes cumulative stack size, 32 bytes cmem[0]
ptxas info    : Function properties for _ZN4dim3C2Ejjj
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
Finished building: ../src/vectorAdd.cu

Building target: block_size_test
Invoking: NVCC Linker
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc --cudart static -m64 -link -o  "block_size_test"  ./src/vectorAdd.o   
Finished building target: block_size_test


12:57:41 Build Finished (took 1s.659ms)

当我添加 -keep 键时，编译器会生成 .cubin 文件，但我无法读取它以找出 smem 和 reg 的值，遵循这个主题too-many-resources-requested-for-launch-how-to-找出什么资源-/。至少现在这个文件必须有一些不同的格式。

因此，我被迫每个块使用 256 个线程，考虑到这个 .xls: CUDA_Occupancy_calculator ，这可能不是一个坏主意。

反正。任何帮助将不胜感激。

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我用当前信息填充了 CUDA 占用计算器文件：

  • 计算能力：2.1
  • 每块线程数：961
  • 每个线程的寄存器：34
  • 共享内存：0

我得到了0% 的占用率，受寄存器数量的限制。
如果将线程数设置为 960，则占用率为 63%，这就解释了它为什么起作用。

尝试将寄存器数限制为32，并将线程数设置为1024，以达到 67% 的占用率。

要限制寄存器的数量，请使用以下选项： nvcc [...] --maxrregcount=32

于 2013-11-12T09:50:49.980 回答