2016-10-10 8 views
11

Я пытаюсь профилировать код cuda на Ubuntu 16.04 с Cuda 8.0, но он возвращает «Не удалось профилировать приложение. Сбой профилирования Unified Memory». Я пробовал профилирование с терминала, а также из Nisght Eclipe. Код компилируется и работает, но не может быть профилирован.Ошибка профилирования Unified Memory

код-

cusparseHandle_t handle; 
cusparseCreate(&handle); 
cusparseSafeCall(cusparseCreate(&handle)); 

//set the parameters 
const int n_i = 10; 
const int d = 18; 
const int n_t = 40; 
const int n_tau = 2; 
const int n_k = 10; 

float *data = generate_matrix3_1(d, n_i, n_t); 
//float* data = get_data1(d, n_i,n_t); 
float* a = generate_matrix3_1(n_i,n_k,n_tau); 
float* b = sparse_generate_matrix1(n_k,d,0.5); 
float* c = sparse_generate_matrix1(n_k,d,0.5); 

float* previous_a = generate_matrix3_1(n_i,n_k,n_tau); 
float* previous_b = sparse_generate_matrix1(n_k,d,0.1); 
float* previous_c = sparse_generate_matrix1(n_k,d,0.1); 

// calculate norm of data 
float norm_data = 0; 
for (int i = 0; i < n_i; i++) 
{ 
    for (int t = n_tau; t < n_t; t++) 
    { 
     for (int p = 0; p < d; p++) 
     { 
      norm_data = norm_data + ((data[p*n_i*n_t + i*n_t + t])*(data[p*n_i*n_t + i*n_t + t])); 
     } 
    } 
} 

// set lambda and gamma parameter 
float lambda = 0.0001; 
float gamma_a = 2; 
float gamma_b = 3; 
float gamma_c = 4; 

float updated_t = 1; 
float updated_t1 = 0; 

float rel_error = 0; 
int loop = 1; 
float objective = 0; 

// create sparse format for the data 
float **h_data = new float*[1]; 
int **h_data_RowIndices = new int*[1]; 
int **h_data_ColIndices = new int*[1]; 
int nnz_data = create_sparse_MY(data,d,n_i*n_t,h_data,h_data_RowIndices,h_data_ColIndices); 

// transfer sparse data to device memory 
int *d_data_RowIndices; (cudaMalloc(&d_data_RowIndices, (d+1) * sizeof(int))); 
(cudaMemcpy(d_data_RowIndices, h_data_RowIndices[0], (d+1) * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice)); 
int *d_data_ColIndices; (cudaMalloc(&d_data_ColIndices, nnz_data * sizeof(int))); 
(cudaMemcpy(d_data_ColIndices, h_data_ColIndices[0], (nnz_data) * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice)); 

Команда для составления code-

NVCC -lcusparse main.cu -o hello.out

Profiling-

nvprof -o проф ./ hello.out

Ошибка-

== 13621 == NVPROF - процесс профилирования 13621, команда: ./hello.out ======== Ошибка: профилирование с объединенной памятью не выполнено.

Может ли кто-нибудь помочь мне с этим?

+0

Оставьте короткий полный тестовый пример. Программа, которую вы пытаетесь профилировать, как вы ее скомпилировали, полную команду, которую вы использовали для ее профилирования, и полное выходное сообщение. –

+0

Обновлено вопрос –

ответ

20

имел такую ​​же вводящую в заблуждение ошибку, просто должен был запустить профилировщик с правами root, например. sudo nvprof или sudo nvvp.

5

У меня такая же ошибка. Но ошибка остается даже при добавлении sudo привилегии. Терминал возвращает sudo: nvprof: command not found.

Попробуйте эту команду, она работает для меня. nvprof --unified-memory-profiling off /hello.out

+1

Вы должны добавить путь cuda к PATH для root или указать точный путь после sudo like = "sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/nvprof" –

+0

Некоторые пользователи предлагают: * если вы получите эту ошибку из terminal: sudo: nvprof: команда не найдена Вы можете попробовать sudo -su. * – GhostCat

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^