Nsight 调试出现Parallel Nsight Debug CUDA grid launch failed: CUcontext: 211577632 CUmodule: 223878456

本文介绍了使用Nsight进行CUDA调试时遇到的问题及解决过程,包括解决localdebuggingfailed错误、CUDAkerneldebuggingisdisabled问题及CUDAgridlaunchfailed错误等,并分享了驱动版本对调试的影响。
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  今天进行单机Nsight调试时出现了local debugging failed,Nsight is incompatible with Aero desktop.接着换了一个电脑主题(非Aero模式)后问题又接着出现了,CUDA kernel debugging is disabled ,breakpoints will not be hit in any kernel,Enable kernel debugging with Nsight/options/CUDA/CUDA debugger/Enable kernel launch debugging,按照提示更改了Options之后又出现了问题:CUDA grid launch failed,CUcontext:29715464 CUmodule:39436344 Function;_z9addkernelPipkis1

        Parallel Nsight CUDA Debugger
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The application being debugged with the Nexus CUDA debugger, was unable to
find any associated source. This could be for a number of reasons:


1) CUDA has not been initialized.
Make sure cuInit has been called, and it returned a successful result.


2) No CUDA contexts have been created.
Once a context is created, memory can be examined in the context. Each context
shows up as a single "Thread" in the Visual Studio Threads view. (Debug | Windows | Threads)


3) There are no active CUDA grids in any context.
A grid must be launched in order to hit breakpoints.


4) You have selected the "Default Context" in the Visual Studio Threads view.
This context is a placeholder shown when there are no available actual CUDA 
contexts. It does not show real data.


5) No CUDA modules have been loaded.
You can see which modules are loaded in each CUDA context by showing the 
Visual Studio Modules view. (Debug | Windows | Modules)


6) Symbolics were not found for the loaded .cubin.
The module needs to be built with debug information. Please specify the
-G0 switch when building.


7) A grid launch failed while running a kernel.

针对网上说的要选择270.81版本的N卡驱动,我的机器是Geforce GT540M,安装不了270.81版本(可能是版本较低),我重新安装了比较新的N卡驱动(332.21版本)

而且我的显示器确保连接的是集成显卡。

针对第一个问题,我对CUDA进行了初始化,显示我有 one device初始化成功。

最后发现问题的根源在于驱动的问题。换了一个N卡驱动(275.33),原先装的是327.23(网上推荐的270.81无法安装)

事实证明驱动不是越新越好。

并且针对此情况我特别进行了单机双卡调试与双机调试

结果我这台装了275.33驱动的笔记本可以单机调试成功

当进行双机调试时,那台装了320.81的台式机作为目标机,我的笔记本作为主机时不能运行。反过来可以正常双机调试。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,用户遇到了CUDA的invalid device ordinal错误,还提到异步报告的CUDA内核错误,需要调试。首先,我得理解这些错误的原因和解决方法。 首先,invalid device ordinal通常是指尝试访问系统中不存在的GPU设备。比如,用户可能指定了超过实际可用GPU数量的设备编号。例如,如果系统只有两个GPU(编号0和1),但用户指定了设备2,就会触发这个错误。这时候需要检查代码中的设备设置,比如torch.cuda.set_device()或者环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES是否正确。 接下来,异步报告的CUDA内核错误可能更难调试,因为错误不一定在调用时立即出现,而是在后续操作中才被发现。用户提到的CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1环境变量可以强制同步执行,这样错误发生时就能准确定位到具体的代码行。这一步应该推荐用户使用,虽然会影响性能,但调试阶段是必要的。 关于启用设备端断言(device-side assertions),PyTorch需要从源码编译时启用TORCH_USE_CUDA_DSA。这可以帮助捕获更多的内核错误,但可能对性能有影响。用户可能需要指导如何从源码编译PyTorch,或者是否有其他替代方法。 另外,用户可能没有正确安装CUDA驱动或工具包,或者GPU计算能力不兼容。检查CUDA版本和PyTorch版本是否匹配,使用nvidia-smi和torch.cuda.is_available()确认环境是否正确。 调试步骤方面,应该分步进行:首先确认设备序号是否正确,检查CUDA环境,然后使用同步调试,最后考虑启用设备端断言。同时,建议用户检查代码中的设备指定部分,比如模型加载时的device参数,或者数据迁移到GPU时的操作。 可能用户遇到的问题还包括多GPU训练时的配置错误,比如DataParallel或DistributedDataParallel中的设备设置问题。需要提醒用户检查这些部分。 最后,提供具体的命令和代码示例会有帮助,比如设置环境变量,如何检查可用设备数量,如何修改代码中的设备指定部分。同时,引用相关的文档或资源,比如PyTorch的官方调试指南,可以帮助用户进一步解决问题。</think>### 解决CUDA无效设备序号错误及调试异步内核错误 #### 1. **错误原因分析** - **无效设备序号**:当程序尝试访问不存在的GPU设备时触发(例如系统只有2块GPU但指定`device_id=3`)。 - 常见场景:代码中显式指定了错误设备号(如`torch.cuda.set_device(3)`),或通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`配置错误[^1]。 - **异步内核错误**:CUDA内核错误可能延迟报告,导致堆栈跟踪不准确。 #### 2. **解决方案步骤** ##### 步骤1:验证设备序号有效性 ```python import torch print(f"可用GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") # 输出实际GPU数量 print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}") # 检查当前选择的设备ID ``` - 确保代码中所有`device=cuda:X`的`X`小于`torch.cuda.device_count()`。 ##### 步骤2:同步调试异步错误 运行脚本时添加环境变量强制同步执行: ```bash CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python your_script.py ``` - 此方法会降低性能,但能精确定位错误位置。 ##### 步骤3:启用设备端断言(Device-Side Assertions) 需从源码编译PyTorch并启用DSA: ```bash export TORCH_USE_CUDA_DSA=1 python setup.py install ``` - 注意:此功能会增加内存开销,建议仅在调试时使用。 ##### 步骤4:检查CUDA环境兼容性 ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本和GPU状态 nvcc --version # 查看CUDA工具包版本 python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 验证PyTorch版本与CUDA匹配性 ``` #### 3. **代码示例修正** 错误代码: ```python device = torch.device("cuda:3") # 假设系统只有2块GPU ``` 修正后: ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` #### 4. **扩展调试工具** - 使用`cuda-gdb`或`Nsight Systems`进行低级调试 - 执行CUDA内存检查: ```python torch.cuda.memory_summary() # 分析显存分配情况 ```
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