首先，我是完全无法创建MCVE的，因为我只能在运行完整代码时重现此错误，任何在较简单环境中测量或复制该错误的尝试都会使其消失。 TDLR我怀疑它不是代码问题，而是配置问题。
对于CUDA内核中的一些数学，我有一段代码。我有Windows机器Win10 x64，GTX 1050，CUDA 9.2和Ubuntu 17.04、2xGTX 1080 Ti，CUDA 9.1。
我的代码在Windows计算机上运行良好。它很长（对于大样本，每个内核调用大约700ms），因此我需要增加Windows中的TDR值。该代码还（目前）强制其在1个GPU中运行，这是使用cudaSetDevice(0)选择的第一个GPU。
当我将相同的输入数据和代码复制到linux机器上时（我使用git，它是相同的代码），我要么得到
an illegal memory access was encountered
或
unspecified launch failure
在调用GPU后进行错误检查。
如果我更改内核以进行数学运算，只在输出中写一个数字，则内核将正确执行。其他CUDA代码（我拥有的不同功能）也可以正常工作。所有这些使我认为代码外部存在问题，而不是代码本身存在问题，也不是驱动程序/环境变量的常规配置存在问题。
我读到xorg.conf会影响内核的超时。按照here的建议，我生成了一个xorg.conf（我没有）并从那里删除设备。我正在远程连接到服务器，并且没有插入任何监视器。这不会改变行为，我的内核仍然出错。
我的问题是：我还应该看什么？我应该查看哪种特定于Linux的配置来查明内核停止的原因？
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错误最终实际上是非法的内存访问。
这些是由于sizeof(unsigned long)是特定于机器的事实造成的，而我的linux机器返回8，而我的windows机器返回4。因为此代码是从MATLAB和MATLAB调用的（像其他一些高级语言，例如如python）以位（例如uint32(1)）定义变量的大小，在进行memcpys时linux机器不匹配。事实证明，这是在索引变量中发生的，因此内核正在读取垃圾（由于错误的memcpy），但是随后尝试访问该位置的另一个数组，从而产生了非法的内存错误。
太具体了吗？是的。