Я пытаюсь запустить пример add.cu (см. Ниже) из этого официального руководства nvidia с использованием nvcc add.cu -o add_cuda; ./add_cuda и получить Segmentation fault (core dumped).
Я установил набор инструментов nvidia cuda на Ubuntu 18, используя sudo apt install nvidia-cuda-toolkit. У меня NVIDIA GF100GL Quadro 5000, и я использую NVIDIA driver metapackage from nvidia-driver-390 (proprietary, tested)
У меня мало опыта в C ++, но чистый код C ++ с начала урока скомпилирован и работает правильно.
После комментария я добавил чек на возврат cudaMallocManaged и получил operation not supported.
#include <iostream>
#include <math.h>
// Kernel function to add the elements of two arrays
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
y[i] = x[i] + y[i];
}
int main(void)
{
int N = 1<<20;
float *x, *y;
// Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU
cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float));
cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float));
// initialize x and y arrays on the host
for (int i = 0; i < N; i++) {
x[i] = 1.0f;
y[i] = 2.0f;
}
// Run kernel on 1M elements on the GPU
add<<<1, 1>>>(N, x, y);
// Wait for GPU to finish before accessing on host
cudaDeviceSynchronize();
// Check for errors (all values should be 3.0f)
float maxError = 0.0f;
for (int i = 0; i < N; i++)
maxError = fmax(maxError, fabs(y[i]-3.0f));
std::cout << "Max error: " << maxError << std::endl;
// Free memory
cudaFree(x);
cudaFree(y);
return 0;
}