如何在Linux系统下使用CUDA-GDB调试一个运行在多个GPU上的卷积神经网络(CNN)模型？请提供详细步骤。

在Linux系统下调试多GPU上的CNN模型时，掌握CUDA-GDB的使用是关键。推荐您参考这份权威指南：《CUDA-GDB：CUDA 9.0官方调试指南 for Linux深度学习与GPU应用》。该文档全面介绍了CUDA-GDB的各项功能和使用方法，是进行深度学习和GPU编程调试的宝贵资源。

参考资源链接：[CUDA-GDB：CUDA 9.0官方调试指南 for Linux深度学习与GPU应用](https://wenku.csdn.net/doc/4m6ssybgug?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保您的系统已正确安装CUDA-GDB，以及相应的CUDA Toolkit。启动CUDA-GDB前，您需要准备好要调试的程序。通常，对于CNN模型，您需要将其编译成支持调试的可执行文件。使用nvcc编译器时，加上-gencode和-g选项来确保包含调试信息：

nvcc -gencode arch=compute_XX,code=sm_XX -g your_program.cu -o your_program

其中XX代表您的GPU架构。

在启动CUDA-GDB时，指定您的程序和初始参数：

cuda-gdb ./your_program

接下来，设置您希望调试的特定GPU。您可以通过`-t`选项来指定目标GPU的编号：

(gdb) target CUDA :N

其中N代表GPU编号。

对于多GPU调试，您可以为每个GPU重复上述步骤。在执行时，您需要确保每个GPU上运行的任务是相互独立的，或者您能够理解它们之间的交互。

一旦调试器启动，您可以使用`run`命令开始执行程序。在程序执行过程中，您可以使用`step`或`next`命令逐行执行代码，并通过`print`命令查看和验证变量的值。对于CNN模型，您可能需要特别关注数据在不同GPU之间的传输情况。

如果您需要同时监控多个GPU的状态，可以在不同的终端窗口中重复上述过程，或者使用`attach`命令在同一个CUDA-GDB会话中附加到正在运行的进程：

(gdb) attach <process_id>

在调试多GPU程序时，`info threads`命令可以帮助您查看所有线程的状态。而`break`命令则可以用来在特定条件或代码行上设置断点。

最后，当遇到程序崩溃或需要深入分析时，`generate-core-file`命令能够生成GPU核心转储，供后续分析使用。

掌握了CUDA-GDB的这些基本和高级调试技巧后，您将能够更加高效地调试和优化运行在多GPU上的CNN模型。建议在实践中参考《CUDA-GDB：CUDA 9.0官方调试指南 for Linux深度学习与GPU应用》中的详细指南，以获得更加全面和深入的理解。

参考资源链接：[CUDA-GDB：CUDA 9.0官方调试指南 for Linux深度学习与GPU应用](https://wenku.csdn.net/doc/4m6ssybgug?spm=1055.2569.3001.10343)