社区
CUDA on Windows XP
帖子详情
cuCtxDestroy return value 1: CUDA_ERROR_INVALID_VALUE
lapidarylee
2010-03-24 02:31:26
請教
在加入一段調用global函數之後,在程式最後的 cuCtxDestroy回傳值從CUDA_SUCCESS變為CUDA_ERROR_INVALID_VALUE
且雖然最後得到的數值答案看似是對的,但運算速度明顯不如預期,且 cpu usage會爆增...
可能是哪兒出了問題呢?!
謝謝
...全文
251
5
打赏
收藏
cuCtxDestroy return value 1: CUDA_ERROR_INVALID_VALUE
請教 在加入一段調用global函數之後,在程式最後的 cuCtxDestroy回傳值從CUDA_SUCCESS變為CUDA_ERROR_INVALID_VALUE 且雖然最後得到的數值答案看似是對的,但運算速度明顯不如預期,且 cpu usage會爆增... 可能是哪兒出了問題呢?! 謝謝
复制链接
扫一扫
分享
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
5 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
无心人_过过小日子
2010-03-26
打赏
举报
回复
还有b是如何定义的?
无心人_过过小日子
2010-03-25
打赏
举报
回复
size多大?
lapidarylee
2010-03-25
打赏
举报
回复
一開始發現在function內做下列三行時:
cudaMalloc((void**) &b, Size);
Test<<<grid, block>>>();
cudaThreadSynchronize();
會return CUDA_ERROR_INVALID
在mark掉另外二行,只保留cudaMalloc時
cudaMalloc((void**) &b, Size);
//Test<<<grid, block>>>();
//cudaThreadSynchronize();
一樣得到 CUDA_ERROR_INVALID
然而,將runtime api cudaMalloc換置成 driver api cuMemAlloc如下
cuMemAlloc(&b, Size);
//Test<<<grid, block>>>();
//cudaThreadSynchronize();
時卻可得 CUDA_SUCCESS
但launch空的kernel function
cuMemAlloc(&b, Size);
Test<<<grid, block>>>();
//cudaThreadSynchronize();
時又得到了 CUDA_ERROR_INVALID
且打開cudaThreadSynchronize
cuMemAlloc(&b, Size);
//Test<<<grid, block>>>();
cudaThreadSynchronize();
後也從CUDA_SUCCESS變為CUDA_ERROR_INVALID
還是搞不清楚究竟問點題在何處,有請前輩們指引方向
謝謝
无心人_过过小日子
2010-03-24
打赏
举报
回复
可能主机内存访问有问题.或则,cuda调用(cuda的api)的参数没有设置正确.
Ollama多模型热切换失效真相:GPU上下文残留、
CUDA
Context泄漏与模型句柄泄露的深度溯源报告
揭秘Ollama多模型热切换失效根因,提供GPU上下文清理、
CUDA
Context重置与模型句柄回收方案,适用于高频切换场景。基于实测验证的系统级修复策略,显著提升Ollama多模型管理稳定性与资源利用率,值得收藏。
CUDA
VMM API实战:从
cuda
Memcpy到跨设备显存池
多GPU环境下,显存容量与数据拷贝问题长期制约训练与推理性能,传统的
cuda
Memcpy显式搬运方式在数据量增长时逐渐乏力。借助
CUDA
虚拟内存管理(VMM)API,开发者可将显存分配拆解为地址保留、物理块创建、映射绑定和访问授权四个阶段,从而在驱动层实现精准的跨设备共享与按需映射。这套机制为构建高效显存池提供了基础,让多卡协同不再依赖频繁的数据搬移,而是通过地址重映射与权限控制直接访问远端显存,有效降低延迟与碎片化。在LLM推理、张量并行和流水线并行等场景中,VMM API可显著减少KV Cache等动态
llama.cpp中batch与ubatch核心机制深度解析
在大语言模型本地推理中,批处理(batch)与解包批处理(ubatch)是影响KV Cache复用效率、长上下文支持及GPU利用率的基础机制。其本质并非简单‘一次处理多少token’,而是分别对应CPU端序列调度粒度与GPU内核级token切片尺寸,共同支撑chunked prefill这一关键优化技术。理解二者协同逻辑,对实现高吞吐文本嵌入、多用户API服务及Windows+
CUDA
环境下的稳定部署至关重要。本文聚焦llama.cpp底层张量调度与kv_cache管理,揭示batch和ubatch在内存布
C++结合OpenCV与NVIDIA SDK实现MP4视频GPU硬解码全流程详解
视频解码是多媒体处理的基础环节,其核心原理是将压缩编码的视频数据流还原为原始像素帧。传统CPU软解码在处理高分辨率、高帧率视频时面临巨大计算压力,难以满足实时分析、视频转码及AI推理前处理等高吞吐量场景的需求。GPU硬解码技术通过调用显卡专用的解码硬件单元(如NVIDIA的NVDEC),将解码任务从CPU卸载至GPU,能显著提升解码效率并降低CPU占用,是实现高性能视频处理管线的关键技术。在工程实践中,开发者常利用NVIDIA Video Codec SDK直接操作底层硬件,并结合OpenCV进行高效的图像
PhysX源码级尽调:企业级物理引擎部署的三层耦合与避坑指南
物理引擎是工业仿真、自动驾驶和数字孪生的核心基础设施,其本质是确定性计算与低延迟调度的结合体。PhysX作为主流GPU加速物理引擎,表面提供C++ SDK,实则依赖NVIDIA驱动栈、
CUDA
运行时及上层框架(如Omniverse)的深度协同。其‘半开源’特性导致GPU模块(如NvCloth、PxGpuDispatcher)关键逻辑封闭,使企业无法审计数值稳定性或定制内存与调度策略。在Ubuntu等Linux发行版中,nvidia.ko内核模块ABI兼容性、Wayland/X11会话差异、GLX上下文初始化
CUDA on Windows XP
231
社区成员
423
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
CUDA on Windows XP
CUDA on Windows XP
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
CUDA on Windows XP
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章