Как связать события, показатели и исходные данные для профилирования программы pyCUDA с помощью nvvp

Question

Когда я пытаюсь профилировать приложение pyCUDA с помощью nvvp, он работает по большей части. Я могу нажать «Изучить использование графического процессора» и просмотреть ряд результатов/предложений анализа для моего кода, например «Низкая вычислительная способность/Мемппи-эффективность».

Однако каждый раз, когда nvvp запускает программу для выполнения анализа, я вижу следующее предупреждение.

Некоторые собранные события, показатели или исходные данные не могут быть связаны с временной шкалой сеанса. Это может помешать присвоению определенным событиям, метрическим и исходным уровням некоторых ядер.

Похоже, что я смогу получить более подробный анализ, если я что-то сделаю, чтобы исправить это. Кто-нибудь знает, как связать «собранные события, показатели или результаты исходного уровня с временной шкалой сеанса»?

Answer 1

Как кажется, в профилировщика документации:

◦The Визуальный Profiler не может корректно импортировать данные профилировщика, генерируемые nvprof, когда опция --kernels используется ядро ​​фильтра. Visual Profiler сообщает о предупреждении: «Некоторые собранные события или результаты исходного уровня не могут быть связаны с временной шкалой сеанса». Одним из способов является использование опции nvprof --kernels ::: 1 для профилирования первого вызова для всех ядер.

, поэтому вы можете попробовать изменить этот вариант