Question

我正在使用具有2.1计算能力的Nvidia卡上的Thrust运行蒙特卡罗模拟。如果我尝试立即transform_reduce整个device_vector，我会收到以下错误。这不是在设备上耗尽内存的问题，因为矢量很大（~1-10mb）。我知道我的代码是正确的，因为如果我使用openmp进行编译并仅在主机上运行它是有效的。什么可能导致这个问题？

mccva.exe中0x776e15de处的未处理异常：Microsoft C ++异常：在内存位置0x0014cb28处的thrust :: system :: system_error。

但是，如果我在块中进行transform_reduce，它可以正常工作，直到我在模拟中缩放时间步数，然后它会产生相同的错误。

//run the Monte Carlo simulation
zpath * norm_ptr = thrust::raw_pointer_cast(&z[0]);
cout << "initialized raw pointer" << endl;
thrust::device_vector<ctrparty> devctrp = ctrp;
assert(devctrp.size()==ctrp.size());
cout << "Initialized device vector" << endl;
cout << "copied host vec to device vec" << endl;

float cva = 0;
for(unsigned int i=0; i<5; i++)
{
    if(i<4)
        cva += (1-R) * thrust::transform_reduce(devctrp.begin()+i*2000, devctrp.begin() + (i+1)*2000 - 1, calc(norm_ptr, dt, r, sims, N), 0.0f, sum());
    else
        cva += (1-R) * thrust::transform_reduce(devctrp.begin()+i*2000, devctrp.begin() + (i+1)*2000, calc(norm_ptr, dt, r, sims, N), 0.0f, sum());
}

我在尝试时遇到错误：

float cva = 0.0f;
try
{
    cva = thrust::transform_reduce(devctrp.begin(), devctrp.end(), calc(norm_ptr, dt, r, sims, N), 0.0f, sum()); //get the simulated CVA
}
catch(thrust::system_error e)
{
    printf(e.what());
}

我正在使用VS2010，当它在错误中断时，它指向dbgheap.c文件中的以下内容。

__finally {
    /* unlock the heap
     */
    _munlock(_HEAP_LOCK);
}

Answer 1

当我忘记将项目的Properties调整为我的CUDA卡计算能力时，我遇到了那种错误

Configuration Properties > CUDA C\C++ > Device > Code Generation将compute_10,sm_10更改为您的GPU计算能力

对于具有2.1计算能力的Nvidia卡，它将是compute_20,sm_21

transform_reduce中的thrust :: system :: system_error

1 个答案: