[問題] 新手 VS2015 CUDA addKernel launch fail

[Absolitude (別再睡了起床了愛麗)]

開發平台(Platform): (Ex: Win10, Linux, ...) 
win8.1

編譯器(Ex: GCC, clang, VC++...)+目標環境(跟開發平台不同的話需列出)
Visual Studio 2015

額外使用到的函數庫(Library Used): (Ex: OpenGL, ...) 
cuda

問題(Question)：

我最近才知道有gpu運算這個東西，是cuda完全新手，想按照這個官方的影片練習

https://www.youtube.com/watch?v=2EbHSCvGFM0

所以安裝了Visual Studio 2015和NVIDIA CUDA Toolkit 9.0，用VS2015建立專案就會有

一個預設的程式(如影片)，但是這個程式建立專案時會遇到一些問題

https://imgur.com/wauloBh

我用記事本把這些檔案存成UNICODE後這些錯誤訊息就不見了

https://imgur.com/o3Ic0Om

但是執行後抓不到kernel

https://imgur.com/WSbM65U

========

如果改成影片中的程式建立專案也沒問題，但是執行後直接當掉

https://imgur.com/hW9Gz0A

https://imgur.com/W07Ckas

餵入的資料(Input)：


預期的正確結果(Expected Output)：


錯誤結果(Wrong Output)：

https://imgur.com/WSbM65U

addKernel launch failed

程式碼(Code)：(請善用置底文網頁, 記得排版) 

VS2015開cuda預設的程式以及影片中的範例程式，如果有需要我再貼上來~

https://github.com/wreardan/GlimmerCuda/blob/master/kernel.cu

補充說明(Supplement)：

雖然用cmd執行結果跟官網範例的Figure 1 好像不太一樣(這樣有問題嗎?)

https://imgur.com/viLPYnR

https://goo.gl/TBa5Ua

但是NVIDIA CUDA Toolkit 9.0安裝應該沒有問題，因為本來MATLAB抓不到gpuDevice，安

裝之後就可以抓到，變數可以存到gpuArray也可以順利執行

想請問一下問題可能是出在哪裡? 感恩

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.235.65
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_and_CPP/M.1506843115.A.56B.html
→ a1u1usul3: code附一下吧
→ a1u1usul3: figure1是deviceQuery，你自己跑的只是nvcc -v，就不同

原來如此

我剛剛發現我沒有deviceQuery那個檔案!?

https://imgur.com/oFQyc7u

已補上(別人上傳的) 感恩~
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.178), 10/02/2017 13:29:11
對了

之前有遇到建立偵錯時出現"找不到或無法開啟 PDB 檔案。"的錯誤訊息

參考 https://goo.gl/uBMFdu 可以處理掉大部分的錯誤訊息，但是還是有幾個看起來跟

NVIDIA有關的dll檔無法開啟，但是實際上是有這些檔案的，有可能是這個原因嗎

https://imgur.com/TAq1mGe
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.178), 10/02/2017 13:52:57
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.178), 10/02/2017 13:59:42

範例檔偵錯時有這些訊息

https://imgur.com/giYOrCF
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.178), 10/02/2017 14:36:49
→ a1u1usul3: 最新的cuda通常支援度都不太好，要不要試試cuda8
→ a1u1usul3: 我很不會用visual studio，都用linux寫cuda程式
我先試試CUDA8 噢
對LINUX不熟>"< 希望未來有機會學
謝謝~
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.178), 10/02/2017 15:37:56
就是這個原因!!!!! 裝第八版之後範例程式檔和另一個SAMPLE檔都可以執行了!

浪費我一天..

不過那個影片的範例檔還是無法執行@@

https://imgur.com/pEINkNc

程式碼

#include <stdio.h>
#define SIZE    1024

__global__ void VectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n)
{
    int i = threadIdx.x;
        c[i] = a[i] + b[i];
}

int main()
{
        int *a, *b, *c;

        cudaMallocManaged(&a, SIZE * sizeof(int));
        cudaMallocManaged(&b, SIZE * sizeof(int));
        cudaMallocManaged(&c, SIZE * sizeof(int));

        for (int i = 0; i < SIZE; ++i)
        {
                a[i] = i;
                b[i] = i;
                c[i] = 0;
        }

        VectorAdd << <1, SIZE >> > (a, b, c, SIZE);

        cudaDeviceSynchronize();

        for (int i = 0; i < 10; ++i)
                printf("c[%d] = %d\n", i, c[i]);

        cudaFree(a);
        cudaFree(b);
        cudaFree(c);

        return 0;
}

我看看怎麼把程式碼放到網路上
※ 編輯: Absolitude (140.114.253.20), 10/02/2017 17:34:01
→ a1u1usul3: 我用linux執行你貼的code沒問題
→ a1u1usul3: https://imgur.com/4uahBFp
→ a1u1usul3: 貼code可以用codepad或類似的網站
謝謝~

→ a1u1usul3: 我加了一點error handling的code，你看看是什麼原因吧
→ a1u1usul3: http://codepad.org/mr6zWlPE
結果是這樣..
https://imgur.com/Zz3YEIa

我稍早發現一個問題，就是預設的範例檔跟自己額外寫的程式__global__似乎不一樣

範例檔
https://imgur.com/aKOr5qV

自己的
https://imgur.com/GWZOQtW

我原本以為是vs版本不同，因為之前又裝了2013，想說他影片裡是2015，今晚重裝vs2015

第一次裝壞，裝第二次，又裝兩次nvidia toolkit從晚上八點裝到剛剛才裝好....但

global的問題還是在不知道怎麼辦，我真該學linux了，windows真的快搞死我.....
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 02:00:30

如果同時把範例檔最上面的兩個INCLUDE拿掉global就會從"#define...."變成下面的

"這個宣告....."，如果在維持有define的global的情況下(不刪最上面include)執行

你的程式，結果也是operation not supported.....到底怎麼回事，快被搞瘋了..
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 02:11:59
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 02:13:00

好像跟"這個宣告沒有任何儲存...."無關

下載了 cuda by example的範例檔，讀取他自創的的book.h檔案也會顯示"這個宣告沒有

任何儲存...."，但是可以執行，所以是我的stdio.h有問題@@

https://developer.nvidia.com/cuda-example
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 03:59:39
→ a1u1usul3: https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/unified-
→ a1u1usul3: memory-in-cuda-6/     or  https://goo.gl/hgo566
→ a1u1usul3: In CUDA 6, Unified Memory is supported starting wit
→ a1u1usul3: h the Kepler GPU architecture (Compute Capability 3
→ a1u1usul3: .0 or higher)
→ a1u1usul3: 你的卡會不會很舊了，Capability有大於3嗎?
我的是 810M，剛剛查了一下，不知道為什麼這張表沒有，820、800都有就是跳過810，

不過沒意外的話這兩張都只有2.1，那我這張也不會超過3

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

GeForce 820M    2.1
GeForce 800M    2.1

請問這個計算是屬於Unified Memory嗎? (其實我完全不懂>"<)，不過CUDA給VS的範例檔

目前看起來都還算能執行，之前用MATLAB也能跑gpuArray的工作

真的很謝謝你願意持續回答我的問題
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 14:57:33
推 a1u1usul3: 不是每個範例都跑得起來，有些function會要新的顯卡才
→ a1u1usul3: 支援，有用到那些function的範例就會跑不起來
推 a1u1usul3: 2.1確實是有點舊了，要常常考慮是不是不被支援的問題
→ a1u1usul3: cudaManagedAlloc看起來是Unified的

原來真相是這樣，我瞭解了!! 非常感謝
※ 編輯: Absolitude (140.114.235.65), 10/03/2017 16:56:57