CUBLAS内存分配错误
在云计算领域中，CUBLAS是一个常用的库，它提供了高性能的矩阵运算功能。CUBLAS内存分配错误通常是由于内存不足或者内存分配失败导致的。
CUBLAS内存分配错误的解决方法包括：
- 检查内存是否足够：确保GPU上有足够的内存可用于CUBLAS运算。
- 减小矩阵大小：如果矩阵太大，可能会导致内存分配失败。尝试减小矩阵大小，以减少内存需求。
- 使用外部内存分配器：可以尝试使用外部内存分配器，例如cudaMallocManaged，以提高内存分配的成功率。
- 检查代码：确保代码中没有内存泄漏或其他内存问题。
- 更新驱动程序和库：确保使用的驱动程序和库是最新的，以确保兼容性和稳定性。
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CUBLAS内存分配错误
、、、
我尝试按如下方式分配17338896个浮点数元素(大约为70MB)： return -1;但是，我收到了变量状态的CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED错误消息。这是否与机器上可用显卡的内存量(我的是128MB)有关，或者这是不是我可以使用cublasAlloc()函数分配的内存量的限制(即与机器上可用的
浏览 4提问于2009-10-22得票数 1
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我知道"cudaHostAlloc“分配的固定内存可以比”malloc“分配的内存更有效地转移到设备上。然而，我认为"cudaHostAlloc”只能由cuda编译器编译。我的方案是使用cublas API而不使用cuda编译器，而且似乎cublas不提供手册中的固定内存分配功能，或者我可能遗漏了什么……
浏览 0提问于2012-11-02得票数 0
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我试图通过以下方式从内核中运行cublas函数： cublasStatus_t status = cublasCreate(&cnpHandle); }
浏览 2提问于2015-07-22得票数 1
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我编写了一个应用程序，它使用cudaMalloc/cudaMemcpy在设备上分配矩阵和向量。矩阵被定义为列大调。现在，我想使用cublas库(cublasSgemv)中的一个函数将它们相乘。看来，为了使用cublas函数，我必须使用cudaMalloc分配矩阵和向量的副本，并从主机上使用cublasSetMatrix/cublasSetVector初始化它们。显然，复制所有这些内存将是昂贵的。
据我所知，cublasSetMatrix/cublasSetVector只是cu
浏览 2提问于2013-11-02得票数 3
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目前，我只是尝试在基于cuBLAS的简单线性回归算法的基础上与数据自动化系统实现。矩阵乘法和转位与cublasSgemm函数很好地结合。问题从基于cublas<t>getrfBatched()和cublas<t>getriBatched()函数的矩阵反转开始(参见)。float* dProdATA;
cudaStat = cudaMalloc((vo
浏览 1提问于2015-08-21得票数 1
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当我使用带有常规内存分配器的cublasIsamax时，它工作得很好。float* pVector, const size_t length ) int result = 0; { }}
但如果尝试使用常量内存，则会失败，并出现未知<e
浏览 0提问于2013-06-14得票数 1
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当试图使用cublasSgemm例程执行张量矩阵乘积时，会出现超出界限的错误，其示例如下：=========); cublasDestroy(cublasSgemm(*cb_handle, transB, transA, N, M, K, &alpha,
浏览 2提问于2015-10-21得票数 0
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当我调用它时，我得到了一个返回的错误值7，但没有找到对应的该错误代码的枚举。= CUBLAS_STATUS_SUCCESS) fprintf(stderr,"error %i\n",status);
status = cublasDgetrfBatched(handle= CU
浏览 5提问于2014-03-19得票数 4
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程序员指南提供了有关cublasIsamin()参数的信息：
如果我将主机 (CPU)内存用于result，那么cublasIsamin就能正常工作。));但是，如果我使用device (GPU)内存作为result，那么就会出现cublasIsamin分段错误。下面是一个分段错误的例子： float h_A[4] = {1, 2, 3, 4}; int N = 4;CHECK_CUBLAS(cublasDe
浏览 4提问于2012-12-05得票数 5
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i<N; ++i) fprintf(stderr, "\n");
fprintf(stderr, "CUBLAS initialization succeeded.fprintf(stderr, "%f, ", R[i]);
fprintf(stderr, "\n"
浏览 2提问于2012-12-25得票数 0
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CUBLAS是一个异步库。传递给CUBLAS的参数对内存所有权有什么要求？return;
我担心在Saxpy实际启动时alpha可能不存在:如果我们在Saxpy启动之前返回函数，而alpha的堆栈空间被其他东西覆盖，那么Saxpy可能会得到错误的答案我不想将我的标量参数复制到某种堆内存中，并确保它们在异步调用CUBLAS之后才会被销毁--跟踪将变得非常复杂。如果
浏览 0提问于2014-08-01得票数 3
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我试着用Cublas做矩阵乘法，但是它仍然不起作用，我也没有解决这个问题。因为这是我第一次使用Cublas，所以我不确定是否设置了正确的参数，特别是对于前面的维度#include "cuda_runtime.h"#include "cublas_v2.h"
void mulWithCuda(double *c, const double *a,
浏览 3提问于2021-11-08得票数 0
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我试图在cudaMallocManaged()和cuBLAS库中使用统一内存。我正在执行一个简单的矩阵向量乘法作为一个简单的例子，并将结果存储在一个数组results中。我使用的流程是：统一内存尝试(
浏览 7提问于2020-12-30得票数 1
为了在OpenACC和cublas中使用GPU和g++，我设置了一个小的测试示例。pgiCudaCode.cpp文件对一般矩阵-向量乘与openACC和cublas的乘积有一定的影响.这个文件是按照PGI编译器和命令编写的：在用pgi编译器链接和编译main.cpp时，我不会得到这个错误中使用g++分配内
浏览 8提问于2020-05-04得票数 0
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我需要在浮点数数组中找到最大元素的索引。我使用的是"cublasIsamax“函数，但这会将索引返回给CPU，这将减慢应用程序的运行时间。谢谢!
浏览 8提问于2013-08-29得票数 1
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我注意到，我可以使用存储矩阵的内存块，使用cudamalloc()或cublasalloc()函数来调用cublas函数。对于使用cudamalloc()而不是cublasalloc()分配的数组，矩阵传输速率和计算速度较慢，尽管使用cudamalloc()的数组还有其他优点。为什么会这样呢？
浏览 0提问于2009-11-05得票数 2
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main.f90INTEGER CUBLAS_ALLOCINTEGERCUBLAS_SET_VECTORINTEGER CUBLAS_GET_VECTOREXTERNAL(cublas_status .NE. 0)
浏览 3提问于2014-03-28得票数 0
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我试图使用CUBLAS来执行一个简单的矩阵乘法。CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE:该函数的调用如下：A、B
浏览 10提问于2014-02-05得票数 0
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A.transpose(1,2).flatten(0,1), H.flatten(1,2)).reshape(N,steps,2**n,2**n).transpose(0,1)RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling `cublasCgemm( handle, opa, opb,当A和H是形状为torch.Size(100，54，10)和torch.Size(54，512，512)或更大时，就会出现上述错误，而当它们
浏览 14提问于2022-01-12得票数 1
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此外，我想知道是否有第三方维护的SDK，例如CuBLAS.net，在我坚持使用cublas提供的功能之前，它们可以简化cublas的开发过程，从而帮助我实现项目目标。再次感谢您的评论。
浏览 0提问于2009-10-11得票数 2
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