如何使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来进行调试
时间: 2024-02-03 21:01:50 浏览: 642
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1是一种CUDA环境变量,可以用于在CPU上进行CUDA函数调用,从而方便调试。使用该环境变量时,CUDA函数会在CPU上同步执行,而不是在GPU上异步执行。这样可以使得程序在GPU上出错时,能够更容易地调试和定位问题。
要使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,可以按照以下步骤进行:
1. 打开终端或命令行界面。
2. 输入以下命令以启用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
或者在Windows系统中,可以使用以下命令:
```
set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
3. 在需要进行调试的CUDA函数调用前,加上以下代码:
```
cudaDeviceSynchronize();
```
这样可以保证CUDA函数在CPU上同步执行。
4. 运行程序,并观察输出结果。
需要注意的是,在进行调试时,由于CUDA函数的同步执行,程序的运行速度可能会变慢,因此建议只在调试时使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,而不要在生产环境中使用。
相关问题
如何使用 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 进行调试,举个例子
`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 可以用来在 CPU 上模拟 GPU 的运行过程,以便于调试 CUDA 程序。
下面是一个使用 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 进行调试的例子:
1. 编写 CUDA 程序 `test.cu`:
```cuda
#include <stdio.h>
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
c[tid] = a[tid] + b[tid];
}
int main() {
int N = 1024;
int size = N * sizeof(int);
int *a, *b, *c;
cudaMalloc(&a, size);
cudaMalloc(&b, size);
cudaMalloc(&c, size);
int *ha = (int *)malloc(size);
int *hb = (int *)malloc(size);
int *hc = (int *)malloc(size);
for (int i = 0; i < N; i++) {
ha[i] = i;
hb[i] = N - i;
}
cudaMemcpy(a, ha, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(b, hb, size, cudaMemcpyHostToDevice);
dim3 dimGrid(1, 1, 1);
dim3 dimBlock(N, 1, 1);
add<<<dimGrid, dimBlock>>>(a, b, c);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(hc, c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%d + %d = %d\n", ha[i], hb[i], hc[i]);
}
free(ha);
free(hb);
free(hc);
cudaFree(a);
cudaFree(b);
cudaFree(c);
return 0;
}
```
2. 使用 `nvcc` 编译程序:
```bash
$ nvcc test.cu -o test
```
3. 运行程序,使用 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 进行调试:
```bash
$ CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ./test
```
在运行过程中,程序会在每个 kernel 执行结束后暂停,等待用户输入任意键后继续执行下一个 kernel。这样就可以逐步进行调试了。
如何设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
要设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 环境变量,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端或命令提示符,输入以下命令:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
或者,如果您使用的是 Windows 系统,请运行以下命令:
```
set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
2. 运行您的 PyTorch 代码。这样,当您的代码调用 CUDA 内核时,它会等待内核完成并返回结果,而不是异步返回并继续执行其他代码。
请注意,这种方式会降低您的代码的执行效率,因为它会阻塞代码的执行,直到 CUDA 内核完成。因此,您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。如果您只是想提高代码的执行效率,请不要使用这种方式。
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