iOS出现code:1001 reason :Stream end encountered wasclean:0

博客指出被服务端踢下线这一情况,关键信息为被踢下线的原因是服务端操作,但未进一步展开阐述。

原因:被服务端踢下线

在C++中遇到cudaErrorIllegalAddress错误(非法内存访问),可以参考以下解决办法: - **正确分配和释放显存**:使用`cudaMalloc`分配GPU上的显存,结束时用`cudaFree`释放,确保内存管理正确。示例代码如下: ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <cstdio> #include "helper_cuda.h" __global__ void kernel(int *pret) { *pret = 42; } int main() { int *pret; checkCudaErrors(cudaMalloc(&pret, sizeof(int))); kernel<<<1, 1>>>(pret); checkCudaErrors(cudaDeviceSynchronize()); cudaFree(pret); return 0; } ``` 上述代码通过`cudaMalloc`分配显存,使用完后用`cudaFree`释放,避免了因显存管理不当导致的非法内存访问问题[^1]。 - **进行错误检查**:使用`PeekLastError`和`deviceSynchronize`进行错误检查。`PeekLastError`检查执行过程有没有直接错误返回,而`deviceSynchronize`检查设备同步状态,包括“共享内存溢出”等问题。良好的编程习惯是用`gpuErrchk`包裹每一个`cuda`打头的函数,及时发现运行时错误[^2]。 - **保证变量一致性**:在使用`torch tensor`时,要保证所有变量都在同一设备上(如都在CUDA上)。若出现`RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered`错误,可能是部分变量在CPU,部分在CUDA,需要将变量统一为CUDA类型。例如: ```python a = torch.tensor(b).cuda() # b是bool类型 ``` 这样可确保所有变量都在CUDA设备上,避免因设备不一致导致的非法内存访问问题[^3]。 - **设置环境变量**:由于GPU的算子执行是`host`下发到`device`上异步执行的,执行报错的地方不一定是问题根源,大概率是前面的算子有问题。可以设置环境变量`export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`,表示阻塞式执行,即一个算子在`device`执行完成后,`host`才会下发下一个算子到`device`上执行。在这种完全同步执行方式下,如果还是报700非法内存错误,配合算子执行日志就可以确定是当前执行算子的问题了[^4]。
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