Nsight visual studio edition сбой
Я пытаюсь профилировать свою программу, используя встроенный профилировщик в NSight, но сеанс профилирования заканчивается сразу после запуска, и я получаю в качестве обратной связи "Warning: Appli.
Я загрузил новейший инструмент профилирования Nsight Compute, и я хочу использовать его для тестирования приложений Tensorflow. Код, который я использую, здесь . Он работает отлично, когда я его вы.
После многих часов работы над этой проблемой я прошу о помощи здесь. Я установил последнюю версию Nvidia Nsight VS Edition 4.2, и я не могу подключиться к локальному хосту для локальной отладки. Я .
прежде всего, я хочу сказать, что это не домашнее задание, и я только начинаю с CUDA. Я пытаюсь запустить следующий код, чтобы добавить 2 вектора. Дело в том, что после каждого запуска вектор рез.
Мне не удается передать аргумент командной строки моей программе, когда я запускаю ее с "началом отладки CUDA" в visual studio. (он отлично работает с отладчиком визуальной студии, хотя). Я попытал.
Привет, я пытаюсь выполнить некоторые операции с файлами, и при необходимости пользователь может открыть несколько файлов. Я создал вектор, полученный ofstream , но когда я хочу удалить i. элемент .
Я объявил общую память и попытался проследить ее с помощью Nsight 2.2 для visual studio 2010. Я использую CUDA 4.2 с квадроциклом 5000. в моем kernel.cu: extern __shared__ ushort2 sampleGatheringSM.
В окне информационного инструмента CUDA в формате NSIGHT, в разделе "Основы" вы получите следующую таблицу: Может ли кто-нибудь объяснить мне, что здесь обозначает цветной регион? Я не мог найти эт.
Он не указан в "Поддерживаемых графических процессорах Nsight Visual Studio Edition (полный список)", но я думаю, что это странно, если Nsight не поддерживает эту карту. Кто-нибудь знает наверняка.
Я пытаюсь создать приложение для активного приложения Android, используя CMake для создания проекта Tegra Nsight Visual Studio. Для собственной активности я должен найти android_native_app_glue.c/.
Я использую NSight Eclipse для создания библиотеки классов, у которых есть ускоренные классы CUDA, которые предназначены для расширения и использования сторонним приложением. Позвоните в мой проект.
TL; DR: Как я могу убедить Nsight, что я использую С++ 11? Другими словами, где установить соответствующие параметры обнаружения? Работа с -std = С++ 11 работает даже изнутри Eclipse. Я говорю о то.
У меня возникла странная проблема, отлаживающая мой код CUDA в Nsight 2.1. У меня есть две глобальные функции, которые вызываются из моего main.cu следующим образом: dim3 block(threadsPerBlock); di.
После использования NSight для профилирования моего приложения CUDA я вижу это в разделе "Эффективность эмиссии": После щелчка на полезной ссылке справки на панели, изображенной выше, я нашел это о.
Я написал простой код CUDA следующим образом: //Allocate the first 2d array "deviceArray2DInput" if(cudaMallocPitch((Float32**) &deviceArray2DInput, &devicePitch, sizeof(Float32)*deviceColN.
Я написал приложение CUDA. Мое приложение вызывает ядро около 40 раз. После профилирования его, после того как каждое ядро cudaMemset() его выполнение, есть один cudaMemset() . И эти cudaMemsets по.
Я понимаю, что CUDA будет выполнять инициализацию во время первого вызова API, но потраченное время слишком велико. Даже после отдельной cudaSetDevice Программа тестирования: Та же программа, созда.
В NVIDIA Nsight Visual Studio Edition 4.1 RC1 аргументы о проблемах с проблемой варпа делятся на 9 типов вместо 6 в версии 4.0. По его мнению, "Data Requests" был удален, добавлены "Memory Throttle.
Я хочу установить Nsight в Visual Studio 2013, чтобы начать работать с CUDA. Однако на данный момент Nvidia не выпустила версию Nsight для Visual Studio 2013. Я хочу развиваться в Visual Studio 201.
В Nsight Visual Studio у нас будет график для представления статистики "взятых", "не принятых" и "расходящихся" ветвей. Я путаюсь в различии между "не приняты" и "расходится". Например kernel() < i.
Я использую visual studio 2010, параллельный nsight 2.2 и cuda 4.2 для обучения. Моя система - Windows 8 pro x64. Я открыл проект сортировки radix, который был включен cuda computing SDK в VS, и ск.
Я довольно новый пользователь cuda. Я практикую в своем первом приложении cuda, где я пытаюсь ускорить алгоритм kmeans с помощью GPU (GTX 670). Вкратце, каждый поток работает в одной точке, которая.
Я пытаюсь профилировать программу CUDA, потому что я хочу проверить последовательную производительность с помощью инструментов NVTX и сравнить ее с ней, соответствующей гетерогенной производительно.
Поэтому моя проблема: я использую приложение Nvidia nsight для mac os x mountain lion, чтобы написать приложение CUDA: Исходный код -.h/.cu/.cpp mix. У меня есть заголовок HelloCUDA.h со следующими.
Я разрабатываю симуляцию на основе GPU с использованием OpenGL и GLSL-Shaders, и я обнаружил, что производительность увеличивается, когда я добавляю дополнительные (ненужные) GL-команды. Моделирова.
Есть много аналогичных вопросов относительно установки уровня языка Java при выполнении сборки Android. Но все эти ответы показывают, как установить языковой уровень в Eclipse или NetBeans или
Я использую nsight eclipse edition для mac для отладки моего кода cuda. Я смог запустить cuda-gdb все отлично с терминала, но не смог использовать функцию отладки в Nsight. Всякий раз, когда я начи.
Я должен запустить Visual Studio со сценарием, который устанавливает кучу переменных окружения для поиска DLL и других важных переменных для приложения, которое я обычно пытаюсь отлаживать. Однако.
Моя текущая конфигурация: Visual Studio 2010, CUDA 5.5, Nsight версии 3.1, Драйвер графической карты версии 327.23 (последняя версия) Проблема в том, что точки останова в ядрах __global__ не попада.
Отказ от ответственности: я знаю, что этот вопрос задавался много раз, но до Nsight 5.5 ответ был просто "Вы не можете". Я пытаюсь отладить программу CUDA с Nsight 5.5 на Ubuntu. Удаленная машина т.
Я хотел бы знать, как профилировать функцию __device__ которая находится внутри функции __global__ с Nsight 2.2 на visual studio 2010. Мне нужно знать, какая функция потребляет много ресурсов и вре.
когда я удаленно отлаживаю проект cuda на хосте, он игнорирует контрольные точки, но выполняет полностью. но когда я отлаживаю проект локально на целевом компьютере, он отлично работает. Я проверил.
Я хотел бы использовать некоторые функции gsl в коде CUDA. (в Nsight eclipse на linux) Я установил gsl, и теперь мне нужно настроить компоновщик в eclipse. Я попытался выполнить описанные здесь шаг.
Рубрики
А так же делитесь знаниями, знакомьтесь с новыми утилитами и приложениями, учитесь у всегда готовых помочь ответить на самые сложные вопросы во всех сферах IT и программирования. Станьте гуру и экспертом разработки ПО, получите признание коллег, заработайте репутацию, создайте стартап или приложение которое будет работать на вас!
I get the following error when I perform analysis activity:
The event system capturing the analysis data allocates a set of output buffers to communicate the captured date. Each OS thread that emits events to the analysis system requires to reserve such an event buffer to be able to output any data. In case all these buffers are already in use, additional providers of events will trigger this error message and their event output will be discarded.
For optimal performance the number of event buffers should at least be twice the number of threads outputting events.
Problem:
How do I get a diagnostic log(s) of the NVIDIA Nsight host and monitor for troubleshooting purposes?
Resolution:
- Close both Visual Studio and the Nsight Monitor.
- On both the host and target machines, go to %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\ Vsip \1.0\Logs and %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Monitor\1.0\Logs and delete any existing files.
- Edit Nvda.Diagnostics.nlog as follows.
- On the host machine:
- For 32-bit OS: Program Files\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition 3.0 \Common\Configurations
- For 64-bit OS: Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition 3.0 \Common\Configurations
- On the target machine:
- For 32-bit OS: Program Files\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition Monitor 3.0 \Common\Configurations
- For 64-bit OS: Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition Monitor 3.0 \Common\Configurations
- %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Vsip\1.0\Logs
- %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Monitor\1.0\Logs
the __device__ function is not inlined.
the different kernels call the exact same __device__ function.
Any Host code that was updating the previously single instance of the variable must now update all the instances.
I get warnings that 64-bit and/or 32-bit injection is not present.
There are several possible issues that can cause a machine to hang when locally debugging on two GPUs with the NVIDIA Nsight tools.
The GPU debugger hangs when I also use the CPU debugger.
I get the following error message:
Local debugging failed. Nsight is incompatible with WPF acceleration.
Please see documentation about WPF acceleration. Run the
DisableWpfHardwareAcceleration.reg in your Nsight installation.My program ignores breakpoints set in CPU code when I debug a program by choosing Start CUDA Debugging from the Nsight menu.
The CUDA Debugger ignores breakpoints set in CPU code as it does not currently support debugging x86 or other CPU code.
When I hit a CUDA breakpoint, I only break once on thread (0, 0, 0) in my CUDA kernel. If I hit Continue (F5), it never breaks again and the entire launch completes.
The default behavior of the CUDA Debugger is to break unconditionally on the first thread of a kernel. After that, the breakpoints have an implicit conditional based on the CUDA Focus Picker. If you would like to break on a different thread, use the CUDA Focus Picker to switch focus to the desired thread or set a conditional breakpoint so that the debugger stops only on the thread you specify. For more information on setting the conditional breakpoint, see How To: Specify Debugger Context and How To: Set GPU Breakpoints. After you switch focus, the CUDA Debugger maintains the focus and breaks on breakpoints only in that thread for the duration of the kernel launch.
I cannot see the help files in Google's Chrome browser.
The HTML Help files work when delivered through our web server:
NVIDIA® Nsight™ Development Platform, Visual Studio Edition User Guide Rev. 3.0.130507 ©2009-2013. NVIDIA Corporation. All Rights Reserved.
I get the following error when I perform analysis activity:
The event system capturing the analysis data allocates a set of output buffers to communicate the captured date. Each OS thread that emits events to the analysis system requires to reserve such an event buffer to be able to output any data. In case all these buffers are already in use, additional providers of events will trigger this error message and their event output will be discarded.
For optimal performance the number of event buffers should at least be twice the number of threads outputting events.
Problem:
How do I get a diagnostic log(s) of the NVIDIA Nsight host and monitor for troubleshooting purposes?
Resolution:
- Close both Visual Studio and the Nsight Monitor.
- On both the host and target machines, go to %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\ Vsip \1.0\Logs and %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Monitor\1.0\Logs and delete any existing files.
- Edit Nvda.Diagnostics.nlog as follows.
- On the host machine:
- For 32-bit OS: Program Files\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition 3.2 \Common\Configurations
- For 64-bit OS: Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition 3.2 \Common\Configurations
- On the target machine:
- For 32-bit OS: Program Files\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition Monitor 3.2 \Common\Configurations
- For 64-bit OS: Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\ Nsight Visual Studio Edition Monitor 3.2 \Common\Configurations
- %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Vsip\1.0\Logs
- %AppData%\NVIDIA Corporation\Nsight\Monitor\1.0\Logs
the __device__ function is not inlined.
the different kernels call the exact same __device__ function.
I get warnings that 64-bit and/or 32-bit injection is not present.
There are several possible issues that can cause a machine to hang when locally debugging on two GPUs with the NVIDIA Nsight tools.
The GPU debugger hangs when I also use the CPU debugger.
I get the following error message:
My program ignores breakpoints set in CPU code when I debug a program by choosing Start CUDA Debugging from the Nsight menu.
The CUDA Debugger ignores breakpoints set in CPU code as it does not currently support debugging x86 or other CPU code.
When I hit a CUDA breakpoint, I only break once on thread (0, 0, 0) in my CUDA kernel. If I hit Continue (F5), it never breaks again and the entire launch completes.
The default behavior of the CUDA Debugger is to break unconditionally on the first thread of a kernel. After that, the breakpoints have an implicit conditional based on the CUDA Focus Picker. If you would like to break on a different thread, use the CUDA Focus Picker to switch focus to the desired thread or set a conditional breakpoint so that the debugger stops only on the thread you specify. For more information on setting the conditional breakpoint, see How To: Specify Debugger Context and How To: Set GPU Breakpoints. After you switch focus, the CUDA Debugger maintains the focus and breaks on breakpoints only in that thread for the duration of the kernel launch.
NVIDIA® Nsight™ Development Platform, Visual Studio Edition User Guide Rev. 3.2.131009 ©2009-2013. NVIDIA Corporation. All Rights Reserved.
NVIDIA Nsight - это однородная среда разработки приложений для разнородных платформ для разработки приложений, ускоряющих вычисления и графические графические процессоры.
Я хотел бы поэкспериментировать с MPS на графических процессорах Nvidia, поэтому я хотел бы иметь возможность профилировать два процесса, работающих параллельно. В теперь устаревшем nvprof раньше была опция "--profile-all -cesses". Есть ли аналог для nsys? Я попытался создать несколько отчетов с .
Я пытался обнаружить конфликты общих банков памяти для ядер транспонирования матриц. Первое ядро выполняет транспонирование матрицы без заполнения и, следовательно, должно иметь конфликты банков, в то время как второе ядро использует заполнение и не должно иметь конфликтов банков. Однако профил.
Я работаю над библиотекой, которая реализована на C ++ 20 и CUDA 11. Эта библиотека вызывается из Python через ctypes через C API, который просто обменивается строками JSON. Мы компилируем его с помощью Clang 11. Чтобы профилировать код, я добавил много диапазонов NVTX в код C ++. Это хорошо работ.
Обычно я отлаживаю свое ядро и проверяю время с помощью кнопки «Начать анализ производительности». Он показывает, когда я использовал CUDA 10.2, RTX Titan V. Но эта кнопка теперь отображается, так как я обновил версию CUDA до 11.3. Вот мои текущие варианты визуальной студии. И сейчас я исполь.
Я использую NVIDIA Nsight Systems cli (nsys) для профилирования простой программы cuda (добавление векторов). Я уже проверил документацию, но мне кажется, что я чего-то упускаю. Я запускаю команду nsys profile с флагом --stats=true. CUDA API Statistics: Time(%) Total Time (ns) Num Calls Aver.
Я использую C ++ через Visual Studio 2019. Я без проблем запускал свои скомпилированные файлы * .exe, пока не сделал ошибку при переустановке CUDA и Insight, а затем восстановил Visual Studio. Хотя со сборкой проблем нет, теперь я постоянно получаю следующую ошибку: Я удалил Visual Studio 2019, CUD.
Общая информация В NVIDIA Nsight Systems вы можете использовать флаг --stats=true, чтобы получить подробную информацию о передаче данных между GPU и CPU. Вывод включает раздел, аналогичный приведенному ниже: CUDA Memory Operation Statistics (KiB) Total Operations .
Два вопроса: Согласно Nsight Compute, мое ядро ограничено вычислительными возможностями. Коэффициент использования SM% относительно пиковой производительности составляет 74%, а использование памяти - 47%. Однако, когда я смотрю на каждый процент использования конвейера, использование LSU намного.
Я столкнулся с очень странной для меня проблемой. Я не вижу столбца достигнутой занятости в выходных данных Nsight Performance Analysis. Я использую графический процессор Geforce 920M, драйвер NVIDIA версии 425.31, версию Nsight 6.0.0.18296 и Visual Studio 2017. Версия Nsight совместима с драйверо.
Вы можете увидеть изображение для деталей Проект может корректно работать как на Titan Xp, так и на RTX 2080ti. И я могу получить информацию о Titan Xp, но когда я использую RTX 2080ti, ситуация на этой картинке возникает. Я пробовал как на VS2015, так и на VS2017 с cuda10, включая Nsight6.0.
У меня есть Mac с неподдерживаемым графическим процессором . но у меня также есть машина с Windows 10, работающая по SSH, которая имеет поддерживаемый графический процессор (и полностью настроена для запуска CUDA). Я пытаюсь настроить удаленную целевую систему на моем Mac в Nsight Eclipse Edition.
Читайте также:
- On the host machine:
- On the host machine: