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나는 오류가 오전
을 당 레지스터의 수 나는이 제안 오류 메시지에 대한 어떤 힌트, 온라인 확인CUDA 배정 밀도 및 스레드
too many resources requested for launch
커널을 실행하는 동안 인해보다 더 레지스터의 사용으로 발생 각 다중 프로세서에 대해 GPU가 지정한 제한값. 장치 쿼리 결과를 다음과 같이
Device 0: "GeForce GTX 470"
CUDA Driver Version/Runtime Version 5.0/5.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 2.0
Total amount of global memory: 1279 MBytes (1341325312 bytes)
(14) Multiprocessors x (32) CUDA Cores/MP: 448 CUDA Cores
GPU Clock rate: 1215 MHz (1.22 GHz)
Memory Clock rate: 1674 Mhz
Memory Bus Width: 320-bit
L2 Cache Size: 655360 bytes
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 32768
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 1536
Maximum number of threads per block: 1024
Maximum sizes of each dimension of a block: 1024 x 1024 x 64
Maximum sizes of each dimension of a grid: 65535 x 65535 x 65535
업데이트 로버트 Crovella은 자신이 코드를 실행에 아무런 문제가 없다고 말했다, 그래서 여기 실행을위한 전체 코드를 붙여 넣습니다.
전체 코드는 다음과 같습니다
__global__ void calc_params(double *d_result_array, int total_threads) {
int thread_id = threadIdx.x + (blockDim.x * threadIdx.y);
d_result_array[thread_id] = 1/d_result_array[thread_id];
}
void calculate() {
double *h_array;
double *d_array;
size_t array_size = pow((double)31, 2) * 2 * 10;
h_array = (double *)malloc(array_size * sizeof(double));
cudaMalloc((void **)&d_array, array_size * sizeof(double));
for (int i = 0; i < array_size; i++) {
h_array[i] = i;
}
cudaMemcpy(d_array, h_array, array_size * sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);
int BLOCK_SIZE = 1024;
int NUM_OF_BLOCKS = (array_size/BLOCK_SIZE) + (array_size % BLOCK_SIZE)?1:0;
calc_params<<<NUM_OF_BLOCKS, BLOCK_SIZE>>>(d_array, array_size);
cudaDeviceSynchronize();
checkCudaErrors(cudaGetLastError());
cudaFree(d_array);
free(h_array);
}
이 코드를 실행하면, 내가 같은 오류, 출시
에 대한를 요청 너무 많은 자원을 얻을 동안 대신 커널
에 역 문을 사용하여의 (즉 d_result_array [thread_id] = 1/d_result_array [thread_id])
EQUATE 문 완벽하게 작동
(즉 d_result_array [thread_id = d_result_array [thread_id] * 200).
왜? 작은 블록 크기를 사용하는 것 외에는 가능한 대안이 있습니까? 유일한 해결책이라면, 어떻게 작동 할 수있는 블록 크기가되어야 하는지를 알아야합니다.
안부,
P. cudaCheckErrors이
Build of configuration Debug for project TEST
make all
Building file: ../test_param.cu
Invoking: NVCC Compiler
nvcc -G -g -O0 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -odir "" -M -o "test_param.d" "../test_param.cu"
nvcc --compile -G -O0 -g -gencode arch=compute_20,code=compute_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -x cu -o "test_param.o" "../test_param.cu"
Finished building: ../test_param.cu
Building target: TEST
Invoking: NVCC Linker
nvcc -link -o "TEST" ./test_param.o
Finished building target: TEST
운영 체제
#define checkCudaErrors(val) check((val), #val, __FILE__, __LINE__)
template<typename T>
void check(T err, const char* const func, const char* const file, const int line) {
if (err != cudaSuccess) {
std::cerr << "CUDA error at: " << file << ":" << line << std::endl;
std::cerr << cudaGetErrorString(err) << " " << func << std::endl;
exit(1);
}
}
빌드 및 OS 정보입니다 무슨 힘 싶어 사람들을 위해
Ubuntu Lucid (10.04.4) 64bit
Linux paris 2.6.32-46-generiC#105-Ubuntu SMP Fri Mar 1 00:04:17 UTC 2013 x86_64 GNU/Linux
가 오류 나는
를받을 알고CUDA error at: ../test_param.cu:42
too many resources requested for launch cudaGetLastError()
"커널에서 inverse 문을 사용하면 equate 문이 완벽하게 작동합니다"는 의미는 무엇입니까? – talonmies
왜 블록 및 스레드의 1D 배열을 만들지 만 2D 배열을 필요로하는 커널을 사용하고 있습니까? 또한, 왜'int BLOCK_SIZE = 1024;'를 가지고 있고'(array_size/BLOCKSIZE)'를 사용하고있는 다음 줄에 BLOCK_SIZE와 BLOCKSIZE 중 하나가 다른 정의가 있습니까? –
덧붙여서,'BLOCKSIZE'의 사용을'BLOCK_SIZE'으로 변경하면 CC 2.0 장치에 오류없이 게시 한 코드를 컴파일하고 실행할 수 있습니다. 그래서 당신이 기술 한 문제는 BLOCK_SIZE와 BLOCKSIZE에 대한 두 가지 정의가 없다면 게시 한 내용에 포함되어 있지 않다고 생각합니다.이 경우 BLOCKSIZE가 무엇인지 알려주지 않았습니다. –