首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

CUDA断言- __host__ __device__上的过载,为什么没有警告/错误?

CUDA断言是一种用于在CUDA程序中进行错误检查和调试的机制。在CUDA中,可以使用hostdevice修饰符来指定函数在主机端(CPU)和设备端(GPU)上执行。当在hostdevice上同时使用断言时,即host device上的过载,可以在主机端和设备端同时进行错误检查。

为什么没有警告/错误取决于具体的情况,以下是一些可能的原因:

  1. 代码逻辑正确:如果在hostdevice上的过载中没有发现错误,那么断言就不会触发警告或错误。这可能是因为代码逻辑正确,没有出现需要断言触发的错误情况。
  2. 编译器优化:编译器可能对代码进行了优化,将断言的检查逻辑简化或删除,以提高执行效率。这种情况下,断言可能不会触发警告或错误。
  3. 编译器设置:有时,编译器的设置可能会影响断言的行为。例如,某些编译器可能默认关闭断言功能,或者将断言视为警告而不是错误。在这种情况下,即使存在错误,也不会触发警告或错误。

总之,CUDA断言在hostdevice上的过载可以用于在主机端和设备端同时进行错误检查。然而,是否触发警告或错误取决于代码逻辑、编译器优化和编译器设置等因素。对于CUDA开发者来说,建议在开发和调试阶段使用断言来帮助发现和修复错误。在生产环境中,可以根据具体需求选择是否启用断言功能。

相关搜索:当我输入错误的单词时,为什么没有显示警告消息?我的C程序是正确的,没有错误或警告,但没有显示任何窗口。为什么?为什么我的IronPython WPF应用程序关闭时没有出现错误或警告?为什么我的错误处理程序没有报告PHP max_input_vars警告?为什么在我的WordPress站点上PHP没有显示任何错误消息?为什么onChange上的setState没有给出超过最大更新深度的错误C++位操作在我的系统上编译时没有错误,但godbolt编译器给出警告/错误当日志显示没有错误时,为什么我的推送通知没有出现在设备上?为什么PHP停留在没有错误代码的mysqli_connect上?当我在Github上从我的团队克隆这个项目时,为什么会收到这些警告/错误。它只在我的机器上为什么普罗米修斯没有在不可见的度量上产生错误?ggplot在闪亮的应用程序中渲染,而不是在shinyapps.io上渲染,没有错误或警告为什么在一个上的数组拷贝上出现Java数组布尔错误,而在另一个上没有?为什么我在装有Fedora的PC上得到Fortran 'End of record‘错误,但在Macbook上却没有?为什么我的laravel 8应用程序在新的Kubuntu 20上没有显示混合成功/错误通知?为什么print语句的值实际上没有打印出来。。。未显示语法错误代码为什么在firefox中给出错误:在/server/admin/上没有这样的表:django_session,在chrome中它可以工作为什么当启用了特定代码时,我的机器上会出现Listen Loop Bad File Descriptor错误,而其他人的机器上却没有?为什么我一直得到一个“对象‘范围’失败”的错误,我的代码运行,但当我把这个代码附加到一个按钮上时却没有?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

DAY36:阅读”执行空间&扩展修饰符

也就是本章节说__global__和__device__, 以及,不常用__host__ 你应当知道, CUDA C是对C扩展, 这使得熟悉普通CPUC开发用户(例如, 来自VC用户),...刚才说了, 主要execution space修饰符有两个, __global__和__device__ 它们实际不仅仅指定了有这两个前缀函数将在GPU执行,也同时指定了CUDA C编译器遇到这两个前缀后...parallism),然后还有另外一种, 叫__host__修饰, 这种不常用.单一__host__修饰等于没有修饰(常规CPU函数)。...但有些代码, 往往可以同时只写一次, 想同时给CPU普通函数, 和GPU__global__kernel用,此时可以指定__host__前缀和__device__前缀同时存在。...的卡(例如你手头Maxwell),和在没有warp shuffle的卡,编译出来两种等价效果, 但实现方式不同代码.

51230

浅析GPU计算——cuda编程

关键字 执行位置 __host__ CPU __global__ GPU __device__ GPU         一般来说,我们只需要2个修饰词就够了,但是cuda却提供了3个——2个执行位置为...关键字 调用位置 __host__ CPU __global__ CPU __device__ GPU         __global__描述函数就是“被CPU调用,在GPU运行代码”,同时它也打通了...__host__和__device__修饰函数。...cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉规则成为默认规则,可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。        ...对于上例中各个线程ID算法就更加复杂了,详细计算规则可以见《CUDA(10)之深入理解threadIdx》。         为什么cuda线程要设计这么复杂?

2.5K20
  • CUDA并行编程概述

    CUDA CUDA是英伟达推出GPU架构平台,通过GPU强大并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存...CPU可以访问内存,GPU可以访问显存,如果需要使用GPU进行计算,必须把数据从内存复制到显存 指向显存指针 创建一个指向显存指针,下面的代码可以告诉你为什么要使用 (void**)类型 int*...内联函数 内联函数使用 __device__ 修饰,它必须在GPU上调用,只能在GPU执行 __device__ int add(int a, int b) { return a + b;...,它也可以使用 __host__ 修饰,主机函数只能在CPU上调用和执行,例如 main 就是一个主机函数 __host__ int main(){ return 0; } 异常处理 CUDA代码极难调试...,因此最好在每一步都检查一次错误,一旦发生错误,立即转到错误处理 int main() { //无关代码 if (cudaMalloc((void**)&dev_a, length) !

    80310

    【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA

    初识CUDA 1.异构计算 1.host CPU和内存 2.Device GPU和显存 2.CUDA查看 一般显卡,服务器用 nvidia-smi查看相关参数 jetson设备 用jtop查看相关参数...1.把数据用CPU处理好复制到gpu 2.执行芯片缓存数据,加载gpu程序并执行 3.将计算结果从GPU显存复制到CPU内存中 关键字: __global__ 将函数声明为内核,在device执行...,device上调用 __device__ 执行空间说明符,声明一个函数,在device执行,host和device上调用 __host__ 声明了一个函数,执行和调用都是在host CUDA编写 int...main()在host执行 __global__ 在device执行 CUDA程序编译 cuda编译用nvcc 从.cu 编译为.o,再从.o编译为可执行文件 NVPROF 分析工具 分析命令

    16110

    CUDA 02 - 逻辑模型

    典型CUDA程序执行流程如下: 分配host, 并进行数据初始化 分配device内存, 并从host将数据拷贝到device. 调用CUDA和函数在device完成指定运算....释放device和host分配内存. kernel是在device并行执行函数, 在调用此类函数时, 将由N个不同CUDA线程并行执行N次, 执行kernel每个线程都会被分配一个唯一线程...>>(params); 由于CUDA是异构模型, 所以需要区分host和device代码, 在CUDA中通过函数修饰限定词来区分: 主要三种限定词如下: __global...__device__: 在device执行, 仅可以从device中调用, 不可以和__global__同时用....__host__: 在host执行, 仅可以从host上调用, 一般省略不写, 不可以和__global__同时用, 但可以和__device__同时用, 此时函数会在device和host都编译.

    48240

    CUDA&OptiX小结

    Figure 1 CUDA Thread Model 当一个kernel被执行时,可以在逻辑指定具体Grid,Block来管理thread,Grid和Block可以是1~3维。...还有latency处理上,GPU和CPU策略不同,CPU类似短跑,提高单个运动员起跑时间来降低latency,而GPU可以把thread看成拓宽跑道,每个运动员起跑时间要比CPU低,但一次起跑的人数多...GPU和CPU传递往往是性能瓶颈,因此应当尽量减少,为了尽可能减少传递: GPU内部创建 只传递变化数据 异步拷贝 如果数据仅用于渲染,可以以纹理形式传出 函数 CUDA函数分为三类: __host...__:host调用,host执行 __global__:host调用,device执行 __device__:device执行,device执行 OptiX 我对OptiX用不多,主要集中在创建BVH...在使用中,Optix中用于Query数据和CUDA中用于渲染数据在内存是独立,这样,当我们用OptiX找到hit对应三角形,通过索引对应到用于渲染数据。

    1.9K11

    DAY68:阅读 Memory Declarations

    api概念, 例如需要注意__device__实际是每模块(driver api需要考虑同一个进程, 多个context多个模块问题....实际这个在动态并行里面, 和普通__device__, 以及, cudaMalloc/malloc出来一样.这是动态并行时候说道__device__和__constant__需要注意, 以及,...但所有的纹理和表面读取出来结果都是错误, 表面写入结果也是错误....再类似的, 这里动态创建纹理和表面, 实际则是指纹理和表面对像,这种才能再动态并行子kernel里中. 本章节主要问题在于没有直接指出, 再动态并行时候, 它们准确指对....会对读者造成干扰.特别是没有从老CUDA时代走过来的人, 往往会不知所云.但是实际, 直接写点代码试验就知道指的是什么了.类似的, 这里段落里角标1,后面说, 请参考CUDA Progamming

    38120

    《GPU高性能编程 CUDA实战》(CUDA By Example)读书笔记

    为什么不要循环,就是因为这里tid可以把整个循环工作做了。这里tid也就是threadid,每个thread负责数组一个数操作,所以将10个循环操作拆分成了十个线程同时搞定。...首先,为啥是x,那有没有y,z呢,答案是肯定,但是这里(对,就这本书里),用不。其实线程块和网格都并不是只有一维,线程块其实有三个维度,而网格也有两个维度。因此存在.x现象。...第九章 原子性操作 原子性操作,就是,像操作系统PV操作一样,同时只能有一个线程进行。好处自然是不会产生同时读写造成错误,坏处显而易见是增加了程序运行时间。...由于Tesla架构GPU允许线程调用函数,因此实际是将__device__ 函数以__inline形式展开后直接编译到二进制代码中实现,并不是真正函数。...具体来说,device前缀定义函数只能在GPU执行,所以device修饰函数里面不能调用一般常见函数;global前缀,CUDA允许能够在CPU,GPU两个设备运行,但是也不能运行CPU里常见函数

    2.6K50

    快来操纵你GPU| CUDA编程入门极简教程

    典型CUDA程序执行流程如下: 分配host内存,并进行数据初始化; 分配device内存,并从host将数据拷贝到device; 调用CUDA核函数在device完成指定运算; 将device...__device__:在device执行,仅可以从device中调用,不可以和__global__同时用。...__host__:在host执行,仅可以从host上调用,一般省略不写,不可以和__global__同时用,但可和__device__,此时函数会在device和host都编译。...这其实和CPU多线程有类似之处,多线程如果没有多核支持,在物理层也是无法实现并行。但是好在GPU存在很多CUDA核心,充分利用CUDA核心可以充分发挥GPU并行计算能力。...,这里我们定义了两个辅助__device__函数分别用于获取矩阵元素值和为矩阵元素赋值,具体代码如下: // 获取矩阵A(row, col)元素 __device__ float getElement

    5K60

    jetson Nano安装pycuda(编译安装版)

    会出现这个问题,我来解决一下 吐了都,连个nano也没有 这个地址,就是上面报错路径。...未来会使用zsh,那就是zshrc这个东西了,都一样玩法,脑子活点。 没有错误了 pip install ipython 没有错误,很舒服哇 装pycuda这么红,这就出事了。。。...先装nvcc,其实不是没有,就是没写路径,真拉跨 先看自己cuda多少版本 一定是10.2版本 然后写入自己路径,因为上面还配置了一个,所以这个地方就有4个 自己手打就好好细心点 export...PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH 我是用nano,编辑后 CTRL+X,然后y,然后再打开这个文件看一下有没有写入,最后强制写入 输入nvcc -V看看版本...=/usr/local/cuda-10.2 sudo python3 setup.py install 输入这些,别输入错误 稍等?

    1.7K40

    AI部署篇 | CUDA学习笔记1:向量相加与GPU优化(附CUDA C代码)

    典型CUDA程序执行流程如下: 分配host内存,并进行数据初始化; 分配device内存,并从host将数据拷贝到device; 调用CUDA kernel 函数在device完成指定运算...__device__:在device执行,单仅可以从device中调用,不可以和__global__同时用。...__host__:在host执行,仅可以从host上调用,一般省略不写,不可以和__global__同时用,但可和__device__同时使用,此时函数会在 device 和 host 都编译。...这其实和CPU多线程有类似之处,多线程如果没有多核支持,在物理层也是无法实现并行。但是好在GPU存在很多CUDA核心,充分利用CUDA核心可以充分发挥GPU并行计算能力。...static void HandleError(cudaError_t err, const char *file, int line){ // cudaSuccess=0:API调用返回没有错误

    2.6K21

    DAY37:阅读不同存储器修饰符

    传统, 在GPU运行kernel里,直接定义或者访问各种存储器变量, 数组之类, 需要加上特定前缀: (1)Global memory: __device__前缀 (2)Constant...这也是很多人经常在使用cudaMemcpyToSymbol时候疑惑.特别是因为CUDA历史原因, Symbol使用, 在不同时期CUDA, 有两种用法:一种是将你变量名在Host中进行cudaMemcpyToSymbol...我们已经替无数本市面上各家出版社各本书进行debug了.....),现在新版本CUDA只有没有引号用法(下面那行) 维护老代码的人员, 或者手头还有老书的人员一定要注意这点....; //请注意空是指[] } 和静态有两点形式区别: (1)前面多加了一个extern (2)后面的方括号内没有东西....(但纯静态是不能超过48KB,建议用户自行试验一下(一试即可, 我还没有7.0的卡) 但需要补充说明是, 你如果发现了一些计算能力的卡, shared memory不那么对齐(例如一个float4

    73940

    PyTorch 如何使用GPU

    torch.cuda用于设置 cuda 和运行cuda操作。它跟踪当前选定GPU,默认情况下,用户分配所有CUDA张量都将在该设备创建。...调用CUDA核函数在device完成用户指定运算。 将计算后GPU内存结果复制到Host内存。 释放device和host分配内存。 具体可以参见下图。...,host 将并行计算任务发射到GPU任务调用单之后,不会等待kernel执行完就执行下一步 __device__ 设备端执行 设备端调用 不可以和__global__同时用 __host__ 主机端执行...其中,device 函数和global函数因为需要在GPU运行,因此不能调用常见一些 C/C++ 函数(因为这些函数没有对应 GPU 实现)。...为什么 PyTorch 就不调用 CPU 函数或者其他设备函数了?这就是我们接下来需要分析

    3.3K41

    CUDA 04 - 同步

    cudaDeviceSynchronize(void); 这个函数可能会从先前异步CUDA操作返回错误, 因为在一个线程块中线程束以一个为定义顺序被执行, CUDA提供了一个使用块局部栅栏来同步他们执行功能...竞争条件或危险, 是指多个线程无序地访问相同内存位置. 例如, 当一个位置无序读发生在写操作之后, 写后读竞争条件发生. 因为读写之间没有顺序, 所以读应该在写前还是在写后加载值是为定义....其他竞争条件例子有读后写或写后写. 当线程块中线程在逻辑并行运行时, 在物理上并不是所有的线程都可以在同一时间执行....如果线程A试图读取由线程B在同步线程数中写数据, 若使用了适当同步, 只需要知道线程B已经写完就可以了. 在不同块之间没有线程同步....不同块中线程不允许相互同步, 因此GPU可以以任意顺序执行块. 这使得CUDA程序在大规模并行GPU是可扩展.

    68030

    CUDA WarpReduce 学习笔记

    前言 之前看我司 如何实现一个高效Softmax CUDA kernel?...多少还是有些细节没有理解,恰好最近要做一个类似的 Reduce+Scale Kernel,原理机制还是比较相似的,所以翻出来重新理解一下。...,cuda里最大支持 128bit读写,那么在数据类型为 Float 时,我们即可以将连续4个 Float 打包到一起,一次性读写,提升吞吐。...有了解过这方面的读者应该就反应过来,诶 CUDA 里 不是刚好有一个类型叫 float4 就是干这件事么,没错,但是为了更灵活支持其他数据类型向量化,我们利用union共享空间特性实现了一个 Pack... for 循环,以保证整一行都有被读取到: 一次性读取到一个 pack 后,我们再一个个放到寄存器当中缓存起来,并计算线程 AbsMaxVal。

    84010

    DAY14:阅读CUDA C runtime之错误检查和Call stack

    错误代码只会报告host发生,任务开始执行之前错误----这一般都是参数验证方面的。...这就是说,相关参数信息验证错误,因为现在所有的计算能力都没有200KBshared memory,也不能支持这么巨大block,如果这第一步验证通过(参数相关),则kernel会在设备开始启动,...则错误可能在A,B,C,D处都没事。到了很久之后cudaMemcpy才出现错误。 此时错误就和错误发生源(实际kernel)相隔很远了。需要用户认真往上找才可以。...例如有:__global__ A()和__device__B(),现在A能真的调用B了,像在CPU那样。以前只能进行Inline操作,也就是将B嵌入到A中。现在可以直接调用了。...没有调试器就是直接启动程序,有调试器就是在调试器下面启动程序(例如cuda-gdb your_program或者nsight->start cuda debugging)。

    1.2K30

    为什么深度学习模型在GPU运行更快?

    CUDA简介 当您启动某个深度学习模型时,您可能会倾向于选择像PyTorch或TensorFlow这样流行Python库。但这些库底层实际是在运行C/C++代码,这是众所周知事实。...在我们深入之前,先来理解一些基本CUDA编程概念和术语: host:指CPU及其内存; device:指GPU及其内存; kernel:指在设备(GPU)执行函数; 在用CUDA编写简单代码中,...这个函数作用是确保主机线程与设备之间同步。调用此函数后,主机线程会暂停,直到设备所有先前发出CUDA命令都执行完毕才会继续。...此外,重要是要加入一些CUDA错误检查机制,以便我们能够发现GPU错误。如果我们忽略了这些检查,代码会持续执行主机线程(即CPU线程),这将使得发现与CUDA相关错误变得困难。...使用__device__关键字定义函数可以直接在设备(即GPU)上调用。这意味着,这些函数只能在__global__核心函数或其他__device__函数中被调用。

    7910
    领券