在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
如果之前没有用过gdb, 可以速学一下, 就几个指令. 想要用cuda-gdb对程序进行调试, 首先你要确保你的gpu没有在运行操作系统界面, 比方说, 我用的是ubuntu, 我就需 要用sudo service lightdm stop关闭图形界面, 进入tty1这种字符界面. 当然用ssh远程访问也是可以的. 接下来, 使用第二篇中矩阵加法的例子. 但是注意, 编译的使用需要改变一下, 加入-g -G参数, 其实和gdb是相似的.
OpenAI的Chat-GPT为我们揭示了通用人工智能的潜力，而GPT4-Turbo的发布进一步拓宽了我们对通用人工智能的想象边界，国内各种大型模型如同雨后春笋般涌现。同时，大模型训练所带来的各种工程化问题也接踵而至。 大模型训练通常涉及大量的参数、巨大的计算需求和复杂的网络结构，这使得整个训练过程变得极其复杂。在这种情况下，训练过程中可能出现的故障可以来自硬件、软件、网络、应用等多个方面，这使得故障定位和排除工作变得异常困难。 训练过程中的任何故障都可能导致训练中断，从而损失从上一个检查点到中断时的所有计算。重新启动训练任务也需要一定的时间，而昂贵的计算资源使得每一秒都显得尤为重要，毕竟“时间就是金钱”。 本文将专注于大模型训练的故障的定位，尝试提供一些解决思路和方法，希望能为读者带来一些帮助和启示。
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
本文介绍了如何使用Caffe和Python在MNIST数据集上训练一个简单的CNN分类器。首先，介绍了MNIST数据集的特点，然后介绍了使用Caffe搭建模型的过程。接着，详细描述了如何利用Python和Caffe进行训练，并通过实验比较了两种训练方法。最后，总结了本文的主要贡献和未来的研究方向。
Assertion is only supported by devices of compute capability 2.x and higher. It is not supported on MacOS, regardless of the device, and loading a module that references the assert function on Mac OS will fail.
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。
Formatted output is only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
本文介绍了如何使用cuda-gdb调试cu程序，包括编译、关闭X、使用cuda-gdb、设置断点、查看变量和寄存器、运行和调试、获取帮助等。
最近这个问题在知乎比较火，这里将本公众号两个作者的回答以文章的方式分享出来，希望对感兴趣的读者有帮助。
本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题，希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
首先，你需要从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。确保选择与你的GPU兼容的版本，以及适合Windows操作系统的版本。下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
本文记录错误 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 错误解决方案。 问题复现 $ nvidia-smi --> Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 问题分析 NVIDIA 内核驱动版本与系统驱动不一致 查看显卡驱动所使用的内核版本 cat /proc/driver/nvidia/version --> NVRM version: NV
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案，更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
VSCode是真正的生产力工具，尤其是前一阵子推出的remote-SSH功能，让远程轻量调试服务器代码效率有了质的飞越。不过本文不谈VSCode的remote-ssh功能。今天主要继续聊一下VSCode的对C++代码的debug功能。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
今天这个部分讲完后，下期将开始讲解 Texture and Surface Memory 3.2.9. Error Checking All runtime functions return an error code, but for an asynchronous function (see Asynchronous Concurrent Execution), this error code cannot possibly report any of the asynchronous errors
可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程，经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0，这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具，我们不需要自己去手动设置编译器，也不需要了解相关知识就可以写代码进行编译运行。
NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
解决方案： 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake，添加 contrib:
tensorRT 7+ 安装教程
这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒，意译意译，各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛，是用来帮助开发者从NVIDIA GPU上获取最好的性能的。建
随着大型模型的参数量从十亿量级跃升至万亿级别，其训练规模的急剧扩张不仅引发了集群成本的显著上涨，还对系统稳定性构成了挑战，尤其是机器故障的频发成为不可忽视的问题。对于大规模分布式训练任务而言，可观测性能力成为了排查故障、优化性能的关键所在。所以从事大型模型训练领域的技术人，都会不可避免地面临以下挑战：
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
大家好，我是 Peter！今天宣布一个好消息。 很荣幸和大佬们一起合写了本书《计算机系统开发与优化实战》，最近就要上市了。本书首先介绍通用处理器的架构，以及汇编和编译的技术；然后讲解 Linux 内存管理、 Linux 进程管理，以及 GDB、 trace、 eBPF、 SystemTap 等 Linux 系统开发工具；接着通过视频编解码主流技术和 NVIDIA 计算平台 CUDA 等讨论人工智能技术在音视频领域与自然语言处理领域的应用；最后讲解标准计算平台 OpenCL 的原理、开源硬件 soDLA、
OpenAI 联合创始人、总裁 Greg Brockman 发推，晒出了自己、OpenAI CEO 奥特曼与英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的合照。
实现了一个gcc插件支持[[invariant]]特性，代码在这里https://github.com/GavinRay97/gcc-invariant-plugin
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习，简洁清晰梳理其流程，并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结，适合入门过程，无法把握整体思路的用户。”
ROS + Caffe，这里以环境中物体识别为示例，机器人怎么知道环境里面有什么呢？
gdb是linux系统自带的调试器，功能十分强大，它不仅支持C/C++调试，也支持GO程序调试。
GDB 是一个由 GNU 开源组织发布的 *.nix 下的、基于命令行的一款比较知名的程序调试工具。
最近发现环境中 KVM 虚拟机磁盘利用率查不准，使用 virsh 命令查看磁盘使用情况得到如下结果：
GDB是Linux/Unix下一个GNU调试程序，是用来调试C与C++程序的强力调试器。能够让用户在程序运行时观察程序的内部结构和内存的使用情况。
这些工具可以帮助开发人员深入了解程序崩溃时的状态，并帮助他们诊断和解决问题。 详细内容可以参考下面的官方文档： Core Analyzer Home (sourceforge.net)
写在前面：今天开始尝试写写除Vim外的其他内容，仍然是以技术为主，可能涉及的内容包括Linux、正则表达式、gdb、makefile等内容，不知道小伙伴们有没有兴趣看呢？不管如何，也算是我自己的知识沉淀吧~
GDB（GNU Debugger）是UNIX及UNIX-like下的强大调试工具，可以调试ada, c, c++, asm, minimal, d, fortran, objective-c, go, java,pascal等语言。本文以C程序为例，介绍GDB启动调试的多种方式。
调试程序是程序猿的一项必备技能，有多种手段可以用来调试程序，如打印控制台输出，日志方式，以及设置断点使用debug做单步跟踪进行调试。这篇文章主要以go的debug使用为题进行展开
GDB(GNU Debugger)是Linux下一款C/C++程序调试工具，通过在命令行中执行相应的命令实现程序的调试，使用GDB时只需要在shell中输入gdb命令或gdb filename（filename为可执行程序文件名）即可进入GDB调试环境。
GDB是GNU发布的一个调试工具。gdb 是基于UNIX/Linux 命令行的，功能强大，可与windows平台的visual studio 媲美。
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vim 可以编写代码，gcc/g++ 可以编译代码，此时只最后一件神器，就能进行完整的开发工作，那就是通过 gdb 调试代码，毕竟谁都不敢保证自己的代码没有问题，所以就有调试器这种东西帮助我们定位问题，进而解决问题
今天在 OS X EI Capitan 10.11.6 中安装 gdb 的时候，出了一堆状况，写下此文以便以后能够时刻提醒自己。
调试程序是程序猿的一项必备技能，有多种手段来调试程序，如打印控制台输出，查看日志，以及设置断点，使用debug做单步跟踪进去调试。这篇文章主要从go使用debug为题进行展开。
调试是软件开发过程中不可或缺的一环，而GDB（GNU调试器）作为一款功能强大的调试工具，在开发者中得到广泛应用。除了传统的命令行调试功能外，GDB还提供了Python的GDB库，允许开发者使用Python语言扩展和增强调试的能力。本文将介绍如何在GDB中使用Python的GDB库，展示其强大的调试功能和用例。
前几天因为遇到个redis的问题，所以编译了一下reids，并且做一些监控。这里把一部分的操作实践记录下来，后面如果有需要，我再把GDB的一些命令使用整理一下。
背景：最近数据库项目中使用到了rust，是一个扩展，数据库是c写的，也就是c会调用rust，当gdb调试进程时，rust侧代码啥都打不出来，非常苦恼，本文则是解决这个问题。
做嵌入式开发时，很多时候都会使用到GDB，从底层去理解GDB的调试过程，将更加容易的理解调试的过程。
有时候需要调试程序时，特别是Qt的程序，很多时候需要输入set args -qws，每次进入调试都需要输入，略显麻烦。其实GDB工具有这种组合命令的操作。可以通过命令行传递或通过读取存放命令的文件实现。
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