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Cuda 에뮬레이션 디버깅 솔루션

cuda 디버그 에뮬레이션을 본 적이 있다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

몇 분 안에 PC 오류 수정

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    With This Simulator¶

    시뮬레이터는 변수가 어떻게그런 다음 Python 1.CUDA에 대한 NUMBA_ENABLE_CUDASIM 작업 공간 코드를 다음과 같이 실행할 수 있습니다.보통의. 의심할 여지 없이 커널에서 모든 디버거를 사용할 수 있는 가장 쉬운 방법은 단순히 중지하는 것입니다.단일 스레드, 그렇지 않으면 디버거와 함께 표시하는 것이 문제가 됩니다.펜. 예를 들어 커널은 주의 깊게(1,0, <<<(3,0,0), 0)>>>:

    debug cuda emulation

    항목 개요: “CUDA 블록/스레드에 대한 추가 정보. 2 장치별 에뮬레이션 모드를 사용한 디버깅 장치 에뮬레이션 모드에서 완전히 빌드된 실행 파일 ( Nvcc -deviceemu 실행 ).” – 프레젠테이션 대본:

    하나 CUDA 블록/스레드 다루기에 대해 더 알아보기

    디버그 GPU 생성을 위한 구성(수동)¶

    CUDA GPU 디버깅은 해당 GPU 중단으로 구성됩니다. 이미지가 데스크탑 샘플로 구성된 경우핸들러는 음소거된 GPU에서 실행된 다음 해당 GPU를 디버그하고 GUI를 변경하고컴퓨터를 사용할 수 없게 만듭니다. 이것을 피하려면 다음 시스템에서 CUDA-GDB를 사용하십시오.구성:

    CUDA 커널을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

    특정 CUDA 코어를 해제하려면 호스트의 액세스 코드에서 블록 크기와 각 그리드의 측정을 인식해야 합니다. 나는 일종의 Hello World가 될 것입니다! 코드는 기록 기사에 반영될 것입니다.

    CUDA로 디버깅하는 방법은 무엇입니까?

    신뢰할 수 있는 디버깅 요구 사항에 맞게 기존 CUDA 옵션을 조정합니다.

    디버그 “printf”§

    거의 모든 종류의 소프트웨어에서 더 많은 피드백을 얻는 쉬운 방법은 이 유형을 더 장황하게 만드는 것입니다. 이 특정 C printf 함수가 기간의 실행을 확인하는 데 사용되기 때문에 이 전략을 “printf” 디버깅이라고 합니다. 개발자는 종종 고정 설정을 통해 컴파일 시간에 활성화하는 여러 세부 기간을 사용합니다.CUDA 변경 초기에 “printf” 디버깅은 CPU에서 장치 에뮬레이션을 사용할 때만 사용할 수 있었는데, 이는 CPU와 달리 Tesla 아키텍처 GPU가 가제트 호출을 할 수 없었기 때문입니다. 이 솔루션은 GPU 에뮬레이션이 동시에 달성하기 쉬워 보였고 실행 속도가 다소 느려졌기 때문에 효과를 얻지 못했습니다(일반적으로 적절한 규모). 모든 스레드에 대한 원자적 및 기능적 경쟁으로 인한 용어허브의 e도 시뮬레이션되지 않았습니다. 주로 전세계 및 로컬 포인터가 일관된 공백을 유발하지 않기 때문입니다.

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    지원되는 플랫폼

    디버깅은 Windows 7, Windows 8, Windows 10, Windows 11, Server Windows 2008 R2, 서버 Windows 2012 및 서버 속성 Windows 2016 랩톱 또는 컴퓨터 도구에서 디버깅하는 경우 에뮬레이터는 Windows 8, Windows 10, Windows 또는 19, Windows Server 2012, Windows Server 2016을 명령합니다. 하드웨어 디버깅을 위해서는 설치 방법으로 필요합니다. 그래픽 카드 드라이버. 일반적으로 모든 공급업체가 모든 디버거 기능에 대해 설치하는 하드웨어는 없습니다. 제한 사항은 제조업체 설명서를 확인하세요.

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