CUDA程序的”invalid device funciton"错误信息

本文详细介绍了在使用CUDA编程时遇到'invaliddevicefunction'错误时,如何通过检查编译选项-arch与显卡支持版本的一致性来解决问题,并提供了在NVIDIA官网上查询显卡支持版本的链接。
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Cuda程序运行时出现:invalid device function错误信息时,有可能是编译选项 -arch 选择错误,与显卡支持的版本号不一致,具体显卡支持的版本号可到nVidia官网查看:

http://www.nvidia.com/content/cuda/cuda-gpus.html

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### CUDA Invalid Device Ordinal 错误解析 当遇到 `CUDA error: invalid device ordinal` 时,这通常意味着程序尝试访问一个不存在或不可用的GPU设备。此问题可能由多种因素引起。 #### 设备索引超出范围 如果指定的GPU编号超出了可用设备的数量,则会触发此类错误。例如,在只有单个GPU的情况下试图使用 `.cuda(1)` 或其他更高编号将会失败[^1]。 ```python import torch device_count = torch.cuda.device_count() print(f"Number of available GPUs: {device_count}") if device_count > 0: for i in range(device_count): print(torch.cuda.get_device_name(i)) else: print("No GPU is available.") ``` #### 验证 PyTorch 安装情况 确保PyTorch已经正确安装并能够识别到系统的NVIDIA驱动和CUDA环境。可以通过简单的测试来验证: ```python is_cuda_available = torch.cuda.is_available() print(f"CUDA Available? :{is_cuda_available}") current_device_index = torch.cuda.current_device() print(f"Current Device Index:{current_device_index}") selected_device_properties = torch.cuda.get_device_properties(current_device_index) print(selected_device_properties) ``` #### 正确设置默认设备 为了避免潜在冲突,默认情况下应始终先设定好要使用的具体GPU再执行后续操作。可以利用如下方式提前声明目标计算资源: ```python target_gpu_id = 0 # 假设只有一张显卡,这里填入实际想要使用的ID torch.cuda.set_device(target_gpu_id) tensor_on_gpu = torch.tensor([1., 2.], device=f'cuda:{target_gpu_id}') print(tensor_on_gpu) ``` 通过上述措施可有效减少因配置不当而导致的`invalid device ordinal`异常发生概率。另外建议定期更新至最新版本的CUDA Toolkit以及相应驱动以获得更好的兼容性和性能表现[^2]。
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