Discussion :

[karin.kr1]

Bonjour,

Je rencontre depuis hier un problème vraiment très bizarre : je voudrais mesurer le temps d'exécution de mon kernel. J'utilise pour ça ce que nvidia a filé dans sa doc : des cudaEvent. Pour les trois autres kernels exécutés avant celui-ci ça marche nickel. Mais pour celui qui suit, ça plante.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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cudaEvent_t cuStartEvent, cuStopEvent;
cudaEventCreate(&cuStartEvent);
cudaEventCreate(&cuStopEvent);
float fCuElapsedTime = 0.0f;
 
...
 
cudaEventRecord(cuStartEvent, 0);
SobelVer<<<blocks, threads, sharedMem>>>((uchar4 *) pDeviceRoi, roiWidth, roiWidth, roiHeight);
cuErr2 = cudaGetLastError(); 
cudaEventRecord(cuStopEvent, 0);
cuErr1 = cudaEventSynchronize(cuStopEvent);
cudaEventElapsedTime(&fCuElapsedTime, cuStartEvent, cuStopEvent);
fprintf(stderr, "(SobelVer) Elapsed time : %f\n", fCuElapsedTime);
cudaEventDestroy(cuStartEvent);
cudaEventDestroy(cuStopEvent);

cuErr2 situé juste après le kernel renvoie un cuda_success mais le cuErr1 qui récupère la valeur de retour de cudaEventSynchronize me renvoie un cudaErrorLaunchFailure

J'avoue que je ne comprends pas du tout où y'a un truc qui plante !
Merci d'avance !

[Jatukam]

Bonjour karin,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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cudaEventRecord(cuStartEvent, 0);
...
cudaEventRecord(cuStopEvent, 0);
cuErr1 = cudaEventSynchronize(cuStopEvent);

Et si tu ajoutes un
cudaEventSynchronize(cuStartEvent);
apres le premier cudaEventRecord et avant le noyau cela renvoie-t-il la meme erreur ?

Jatukam

[karin.kr1]

Désolée d'avoir mis du temps à répondre... En fait, je ne saurais probablement jamais où était l'erreur. Le code que j'ai cité fonctionnait parfaitement quand je l'avais développé à part et m'avais affiché cette erreur à partir du moment où j'avais essayé de l'intégrer dans une bibliothèque d'algos de traitement d'images accélérés via CUDA. En laissant le problème de côté et en développant la bibli, le problème a "disparu".
Il devait y avoir un souci avant de lancer le kernel en fait, mais les messages d'erreur de CUDA sont impénétrables ...