Nvidia ошибка периода выполнения CUDA

У меня есть видеокарта Nvidia GT630 с версией драйвера 384.90 на Ubuntu 16.04. Я установил инструментарий CUDA 9 успешно. deviceQuery от демонстрационной папки передается. Вот вывод:

~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery 
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GT 630"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          9.0 / 9.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.1
  Total amount of global memory:                 4022 MBytes (4217110528 bytes)
MapSMtoCores for SM 2.1 is undefined.  Default to use 64 Cores/SM
MapSMtoCores for SM 2.1 is undefined.  Default to use 64 Cores/SM
  ( 2) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     128 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1400 MHz (1.40 GHz)
  Memory Clock rate:                             667 Mhz
  Memory Bus Width:                              128-bit
  L2 Cache Size:                                 131072 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  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
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (65535, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            No
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      No
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.0, CUDA Runtime Version = 9.0, NumDevs = 1
Result = PASS

Однако, когда я пытаюсь создать другие образцы и выполнить их, я получаю следующую ошибку API во время выполнения 18. Окно высвечивается и сразу закрывается.

./boxFilter Starting...

Loaded './data/lenaRGB.ppm', 1024 x 1024 pixels

Found 1 CUDA Capable device(s) supporting CUDA

Device 0: "GeForce GT 630"
  CUDA Runtime Version     :    9.0
  CUDA Compute Capability  :    2.1

Found CUDA Capable Device 0: "GeForce GT 630"
Setting active device to 0
boxFilter_kernel.cu(348) : CUDA Runtime API error 18: invalid texture reference.

И с другими образцами:

simpleGL (VBO) starting...

MapSMtoCores for SM 2.1 is undefined.  Default to use 64 Cores/SM

Как я решаю это? Действительно ли это - проблема с установкой драйверов?

1
задан 11 November 2017 в 22:15

2 ответа

Ваш GeForce GT630 имеет Ядра МЕНЬШЕ ЧЕМ НА 64 СМ, MapSMtoCores для СМ 2.1 не определен. Значение по умолчанию для использования 64 Ядер/СМ Имело ту же проблему с моими 310 ведьмами, владеет только 48 ядрами. С cuda 9.0 компиляция прекрасных прогонов программы, но генерирует ошибки, и выполнение не возможно, потому что Ваша карта не делает владеет 64 ядрами. Необходимо вернуться к cuda 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive и установить его из локального установщика, таким образом, Вы не возвращаетесь к cuda 9.0 при обновлении системы... При необходимости в cuda 9.0, необходимо будет купить новую карту Nvidia с минимумом 64 ЯДЕР/СМ

Надежда это может помочь

1
ответ дан 7 December 2019 в 15:27

Поддержка ферми (CUDA Capability Major/Minor version number: 2.X) был удален из CUDA 9: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#unsupported-features.

Таким образом, необходимо вернуться к CUDA 8.

0
ответ дан 7 December 2019 в 15:27

Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: