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我正在尝试编写一个在内核内部执行多个向量点积的代码。我正在使用cublas库中的cublasSdot函数来执行矢量点积。这是我的代码：

using namespace std;
__global__ void ker(float * a, float * c,long long result_size,int n, int m)
{
float *sum;
int id = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
float *out1,*out2;
int k;

if(id<result_size)
        {
                cublasHandle_t handle;
                cublasCreate(&handle);
                out1 = a + id*m;
                for(k=0;k<n;k++)
                {
                        out2 =a + k*m;
                        cublasSdot(handle, m,out1,1,out2,1,sum);
                        c[id*n + k]= *sum;
                }
        }
}
int main()
{
int n=70000,m=100;
long result_size=n;
result_size*=n;
float * dev_data,*dev_result;
float * data = new float [n*m];
float * result = new float [result_size];
for (int i = 0; i< n; i++)
        for(int j = 0; j <m;j++)
        {
           data[i*m+j]=rand();
        }

cudaMalloc ((void**)&dev_data,sizeof(float)*m*n);
cudaMalloc ((void**)&dev_result,sizeof(float)*result_size);
cudaMemcpy( dev_data, data, sizeof(float) * m* n, cudaMemcpyHostToDevice);
int block_size=1024;
int grid_size=ceil((float)result_size/(float)block_size);
ker<<<grid_size,block_size>>>(dev_data,dev_result,result_size,n,m);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(result, dev_result, sizeof(float)*(result_size), cudaMemcpyDeviceToHost);
return 0;
}

我已包含 cublas_v2 库并使用以下命令编译代码：

nvcc -lcublas_device -arch=sm_35 -rdc=true  askstack.cu -o askstack

但我收到以下消息：

ptxas info    : 'device-function-maxrregcount' is a BETA feature

谁能让我知道我应该怎么做？

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正如 talonmies 所说，此消息是信息性的。

NVCC 的这个 maxregcount 选项用于指定内核及其使用的所有设备功能可以使用的寄存器限制：

如果内核使用 launch_bounds 属性或 --maxrregcount 选项限制了一定数量的寄存器，那么内核调用的所有函数不得使用超过该数量的寄存器；如果超出限制，则会给出链接错误。

请参阅：NVCC 文档：6.5.1。对象兼容性

似乎 device-function-maxregcount 仅用于覆盖设备功能的此值。因此，您可以在内核和设备函数上设置不同的最大寄存器数量。

对于设备函数，此选项会覆盖 --maxregcount 指定的值。

资料来源：CUDA 手册

于 2016-12-01T13:54:38.100 回答