解决nvprof工具使用报错的问题

最新推荐文章于 2025-09-09 08:18:53 发布
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#cuda

作者在使用nvprof工具分析GPU上运行的矩阵相乘程序时遇到unifiedmemoryprofilingfailed错误。通过关闭统一内存分析功能，问题得以解决。

今天编译了个算矩阵相乘的程序，想用nvprof工具来分析kernel的运行状况。
输入nvprof ./matrix.out

结果报错======== Error: unified memory profiling failed.

改为
nvprof --unified-memory-profiling off ./matrix.out
成功！

vs2019中使用nsys
deep_love1314的博客
05-17 2010
（1）首先是先安装vs2019，这个我不再赘述 要牢记不要轻易删除掉vs相关的缓存：不然想卸载都卸载不掉，会报以下错误： “找不到与以下参数匹配的安装产品” （2）安装cuda显卡驱动、cuda和cudnn 安装cuda的时候要选择自定义，把nvidia compute、systems相关的都要勾选上！然后一路默认安装即可，其余的安装我这里不再赘述 （3）完成上述后，我们实际就已经有了： Nsight Compute： Nsight Systems 2020.3.4： N..
解决 nvprof 报错ERR_NVGPUCTRPERM - The user does not have permission to profile on the target device
weixin_42764932的博客
03-18 3521
做 CUDA 开发，用 nvprof 命令行分析性能时报错： ==14973== Warning: ERR_NVGPUCTRPERM - The user does not have permission to profile on the target device. See the following link for instructions to enable permissions and get more information: https://developer.nvidia.com/ERR
nvprof --metrics参数含义
u013378687的博客
04-12 2385
在网上没有比较全的中文 ncu --metrics 参数含义，于是自己整理了一下官方和外国友人的笔记。
nvprof命令错误：找不到cupti64_102.dll
qq_41607336的博客
09-07 911
nvprof命令错误：找不到cupti64_102.dll nvprof command error: cupti64_102.dll was not found
Warning: nvprof is not supported on devices with compute capability 8.0 and higher.
小小魔姬
11-19 5832
意思是nvprof是旧工具，已经不能用了，换用Nsight systems(nsys)。 nsys命令在目录 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Nsight Systems 2021.3.3\target-windows-x64 添加到环境变量即可使用。
CUDA nvprof进行性能分析相关问题解决措施
liu_feng_zi_的专栏
11-16 3305
问题一: Warning: The user does not have permission to profile on the target device. See the following link for instructions to enable permissions and get more information: https://developer.nvidia.com/NVSOLN1000 原因: 出现这个问题的原因是nvidia的nvpp和nvprof不再支持non.
GPU中多卡并行配置错误的报错与修复
最新发布
shejizuopin的博客
09-09 1291
多GPU并行计算配置错误分析与解决方案 本文系统总结了深度学习多GPU并行计算中的常见错误类型和修复方案。主要错误包括硬件兼容性问题、驱动版本冲突、框架配置错误、资源竞争和通信协议异常等，并提供了详细的诊断工具链和日志分析方法。针对典型错误场景如NCCL通信协议报错、惰性操作冲突和显存溢出等问题，给出了具体修复代码和性能优化建议。文章还提出了企业级维护方案，包括自动化监控体系、配置版本控制和性能基准测试等，为多GPU并行计算环境提供了全面的故障排查和性能优化指南。
报错位置不准确RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
11-07
使用CUDA调试工具nvprof或者nsight进行调试，步排查错误的位置。 # 2. 检查CUDA程序中是否存在内存越界或者其他未定义的行为，例如数组越界、指针错误等。 # 3. 尝试使用CUDA的错误处理机制来捕获错误并输出错误...
【Linux终端命令】：LD_PRELOAD的神奇力量解决CUDA动态库加载问题
本文首先介绍了LD_PRELOAD的基本概念和应用，然后深入探讨了其工作原理，特别是在CUDA程序中动态库加载问题上的解决策略。通过实践演示，文章展示了LD_PRELOAD如何用于CUDA问题的调试与修复，并对其性能影响进行评估...
【CUDA安装常见问题集锦】：Windows用户必看，立即解决所有问题！
[【CUDA安装常见问题集锦】：Windows用户必看，立即解决所有问题！](https://i1.hdslb.com/bfs/archive/343d257d33963abe9bdaaa01dd449d0248e61c2d.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 CUDA是一种并行计算平台和编程...
【H-BLAST故障排除全解】：GPU异构计算中的问题解决方案
[【H-BLAST故障排除全解】：GPU异构计算中的问题解决方案](https://global.discourse-cdn.com/nvidia/optimized/3X/3/5/3506ed91f9c1ac31a90ecc4419d6f52061938572_2_1035x597.jpeg) # 摘要 GPU异构计算作为高性能...
linux执行命令段错误,Linux运行fortran程序 出现段错误（segmentation fault）
weixin_39734493的博客
04-29 448
在Windows下编译运行fortran程序时，没有问题 ，运行时出现堆栈错误，只要在CVF里修改一下扩大内存设置：MAIN MENU: Project ===> Setting ===> Link ===> Category : Output ===> Stack Allocations ===> Reserve : (栈大小)1MB: 1048576 Byte10...
解决nvprof 报错ERR_NVGPUCTRPERM - The user does not have permission to profile on the target device.
不正道的博客
03-30 943
解决方法： 查看nvvp路径 $ which nvprof /usr/local/cuda-10.2/bin/nvprof 把/usr/local/cuda-10.2/bin加到Defaults secure_path后面 $ sudo su $ vim /etc/sudoers Defaults secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/snap/bin:/usr/loc
nvprof
yunlianglinfeng的专栏
03-25 2099
1. 使用nvprof输出kernel timeline数据 Kernel Timeline 输出的是以gpu kernel 为单位的一段时间的运行时间线，我们可以通过它观察GPU在什么时候有闲置或者利用不够充分的行为，更准确地定位优化问题。nvprof是nvidia提供的用于生成gpu timeline的工具，其为cuda toolkit的自带工具。使用方法如下： nvprof -o ou...
python appapplicationnot found...
python_web全栈
03-26 4422
1. 报错信息 1.1 信息 python appapplicationnot found... 2. 报错环境 uwsgi启动django 3. 报错原因 就是你的uwsgi没找到 wsgi.py这个文件对象application = get_wsgi_application () 因为uwsgi的版本不一样，启动命令有不同版本 4. 解决办法 确定自己的路径正确，一般是在项目的第一层进行命令启动 推荐启动命令 uwsgi --http :8088 --module crm.wsgi --
CUDA【4】获得 GPU 加速的关键
椰子奶糖的博客
07-22 904
代码】CUDA【4】获得GPU加速的关键。
解决Erroer:unified memory profiling failed.问题
把你挖出来的博客
03-22 3495
nvprof ./test-all报错：==2432== NVPROF is profiling process 2432, command: ./test-all ======== Error: unified memory profiling failed.解决方法：nvprof --unified-memory-profiling off ./test-all
解决方案：检测到低于所需的计算能力的警告
ByteWhiz的博客
09-05 497
CUDA是一种用于在NVIDIA GPU上进行并行计算的平台，它依赖于GPU的计算能力来执行相应的计算任务。综上所述，当在使用CUDA加速的Python编程中遇到警告信息"WARNING: Compute capability ＜ "时，您可以考虑更新GPU设备或降低CUDA库的要求。这个警告表示当前的计算能力低于所需的最低要求。首先，您可以考虑更新您的GPU设备，以确保其具有足够的计算能力以满足CUDA库的要求。如果更新GPU设备不是一个可行的选择，您可以尝试降低CUDA库的要求，以适应您当前的设备。
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