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?
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
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.