ошибка выполнения куба при вычислении нескольких массивов - PullRequest
Новая
       26

ошибка выполнения куба при вычислении нескольких массивов

0 голосов
/ 03 декабря 2018

NumPy Loop в порядке.
Cupy Loop 1 раз, 3 раза в порядке.но 10 раз делает ошибку.
как я могу решить эту проблему?
это проблема памяти GPU?

(исходный код) 

import cupy as cp  
import numpy as np  

mc = 5000  
def fcal(ff, nloop, skey):  
    maa = ff.zeros((mc,mc)) + 0.0  
    mbb = ff.zeros((mc,mc)) + 0.0  
    for jj in range(nloop): maa = ff.dot(maa, mbb)  
    asum = ff.sum(maa)  
    print("[fcal] (%s) nloop=[%2d] asum=[%s]" % (skey, nloop, asum))  

fcal(np,  1, "np")  
fcal(np,  3, "np")  
fcal(np, 10, "np")  
fcal(cp,  1, "cp")  
fcal(cp,  3, "cp")  
fcal(cp, 10, "cp")

(результат выполнения) 

[fcal] (np) nloop=[ 1] asum=[0.0]  
[fcal] (np) nloop=[ 3] asum=[0.0]  
[fcal] (np) nloop=[10] asum=[0.0]  
[fcal] (cp) nloop=[ 1] asum=[0.0]  
[fcal] (cp) nloop=[ 3] asum=[0.0]  
Traceback (most recent call last):  
  File "C:\testdir\2cupy_test.py", line 30, in <module>  
    fcal(cp, 10, "cp")  
  File "C:\testdir\2cupy_test.py", line 22, in fcal  
    print("[fcal] (%s) nloop=[%2d] asum=[%s]" % (skey, nloop, asum))  
  File "cupy\core\core.pyx", line 1596, in cupy.core.core.ndarray.__str__  
  File "cupy\core\core.pyx", line 1643, in cupy.core.core.ndarray.get  
  File "cupy\cuda\memory.pyx", line 372, in cupy.cuda.memory.MemoryPointer.copy_to_host  
  File "cupy\cuda\runtime.pyx", line 255, in cupy.cuda.runtime.memcpy  
  File "cupy\cuda\runtime.pyx", line 135, in cupy.cuda.runtime.check_status  
cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError: cudaErrorLaunchFailure: unspecified launch failure

1 Ответ

0 голосов
/ 03 декабря 2018

В вашем коде нет проблем: каждая итерация не зависит от другой, поскольку вы суммируете нули в последовательном режиме.Если вы можете запустить его без ошибок, используя одну итерацию, то ваша проблема не в реализации кода.

Вероятно, вы попали в ошибку TDR, как указано в комментариях Роберта Кровеллы, поскольку большее количество итераций может задержать время отклика вашего графического процессора на запрашивающую ОС.

Если вы хотите проверить, действительно ли вы столкнулись с проблемой TDR, предположим, что одна итерация выполняется без проблем, попробуйте добавить простой сон в несколько секунд между каждой операцией ff.dot, чтобы позволить ОСполучить ответ от ГПУ.

Я подчеркиваю, что это не решение проблемы TDR, а простой способ определить, попадаете ли вы в нее. 

import time
...
for jj in range(nloop): 
   maa = ff.dot(maa, mbb)
   time.sleep(10)
...