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Question

我编写了以下简单的CUDA内核：

__global__ void pr_kernel(float* O, const float* I, const float* W, int N)
{
  int x = threadIdx.x;
  float sum;
  int i;
  if (x < N) {
    for (i = 0; i < N; i++) {
      if (i == x) continue;
      sum += W[x*N+i] * I[x];
    }
    O[x] = (0.15 / N) + 0.85 * sum;
  }
}

变量在Python中分配如下：

N      = np.int32(4)
W      = np.float32(np.asarray(
         [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 
         0, 1, 0, 1,1, 1, 0]))
I      = np.float32(np.asarray(
         [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]))
O      = np.float32(np.zeros(N))

我正在使用gpuarray.to_gpu传输变量，我正在使用以下行调用Tesla C2070上的内核：

pr_kernel(O_d, I_d, W_d, N_d, block=blocksize, grid=gridsize)

其中：

blocksize = (128, 1, 1)
gridsize = (1, 1)

我收到错误消息：

pycuda.driver.LaunchError: cuLaunchKernel failed: launch out of resources.

即使我将块大小减少到像(8, 1, 1)这样的事情，也会发生这种情况。我可以在GPU上使用(512, 1, 1)的块大小来运行其他CUDA程序，所以我相信这不是由于GPU配置问题。

我做错了什么？谢谢你的帮助。

Answer 1

问题是我使用N将整数gpuarray.to_gpu传输到GPU，我应该直接将N传递给pr_kernel函数。

Answer 2

当我在定义中使用不同的类型并作为内核的参数时，我遇到了类似的问题。可能后者需要更多资源的事实会产生错误。