Question

在内核启动时，我一直得到“无效的设备功能”。 Google为此提供了很多实例，但是它们似乎都与二进制文件中嵌入的SASS / PTX代码不匹配有关。

我了解它如何工作的方式是：

SASS代码只能由具有完全相同的SM版本2的GPU解释
PTX代码是向前兼容的，也就是说，任何较新的GPU都可以运行该代码（但是，驱动程序需要JIT）2
我需要通过将合适的-arch命令传递给nvcc来指定要定位的对象：-gencode arch=compute_30,code=sm_30将创建一个定位SM 3.0的SASS，-gencode arch=compute_60,code=compute_60将创建一个PTX代码{{3 }}
要将cuda与静态库和共享库一起使用，我需要编译位置无关的代码并启用可分离的编译

我现在要做的是：

确认我的Titan Xp 1具有SM 6.1

强制nvcc生成兼容代码5

set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_61,code=compute_61 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_30,code=compute_30")

确认使用cuobjdump将其编译到我的目标文件中：

./cuobjdump /mnt/linuxdata/campvis-nx/build/bin/libcuda-interop-cuda.a 

member /mnt/linuxdata/campvis-nx/build/bin/libcuda-interop-cuda.a:test.cu.o:

Fatbin ptx code:
================
arch = sm_61
code version = [6,4]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit
compressed
ptxasOptions = --compile-only  

Fatbin elf code:
================
arch = sm_61
code version = [1,7]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit
compressed

Fatbin ptx code:
================
arch = sm_30
code version = [6,4]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit
compressed
ptxasOptions = --compile-only  

Fatbin elf code:
================
arch = sm_30
code version = [1,7]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit
compressed

member /mnt/linuxdata/campvis-nx/build/bin/libcuda-interop-cuda.a:mocs_compilation.cpp.o:

意识到只有一部分（SASS部分？）链接到我的共享库中（为什么？）：

./cuobjdump /mnt/linuxdata/campvis-nx/build/bin/libcampvis-modules.so 

Fatbin elf code:
================
arch = sm_61
code version = [1,7]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit

Fatbin elf code:
================
arch = sm_30
code version = [1,7]
producer = <unknown>
host = linux
compile_size = 64bit

我什至尝试将3中的所有SM版本编译为相同的二进制文件，结果仍然相同。

here看来，嵌入PTX不仅需要使用CMake对其进行编译，还需要做更多的工作，所以到目前为止，我对SASS版本感到满意。

我是否误解了以上任何信息？

“设备功能无效”错误还有其他可能原因吗？

如果有帮助，我可以发布代码，但我觉得这更多是构建系统问题。

Answer 1

最终，正如预期的那样，这是由于构建系统设置问题所致。

TLDR版本：
我设法通过使用我的CUDA代码将库从$someJSON = '[{"id": 1,"gender":"male"},{"id": 3,"gender":"other"}]';更改为STATIC来对其进行了修复。

要解决此问题，我首先使用了FindCuda CMake中的自动体系结构检测功能（它似乎已经创建了SM 6.1，所以我至少在那儿了）

SHARED

我将其集成到其中的应用程序使用共享库进行了模块化。我无法直接在新模块中包括.cu文件，因为nvcc不喜欢某些编译标志。因此，我的意图是创建一个单独的静态库，其中仅包含将链接到共享模块的cuda代码。但是，这似乎没有将设备代码正确地包含到共享库中（可能是因为它们是通过“常规” c ++链接器链接的？）。

最终，这是我最终使用的代码：

cuda_select_nvcc_arch_flags(ARCH_FLAGS Auto)
list(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${ARCH_FLAGS})

CMake + CUDA“无效的设备功能”，即使SM版本正确

1 个答案: