pycuda.debug实际上是做什么的?
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作为一个较大项目的一部分,我遇到了一个奇怪的一致错误,我无法理解,但是它是一个典型的“黑匣子”错误;当以
cuda-gdb python -m pycuda.debug prog.py -args
运行时,它可以正常运行,但速度较慢。如果我删除pycuda.debug,它会中断。一致地,在多内核执行中的同一点。
解释;我有(当前三个)内核,用于不同的网格和块排列中,以解决较大优化问题的“片”。从严格意义上讲,这些函数应该起作用,或者不起作用,因为除了“这里还有一些数据”之外,什么都不告诉函数本身,并且除了数据的内容之外,什么都不知道,例如迭代数他们的输入数据是否分区,直到这一点,他们的表现都很好。
基本上,如果没有pycuda.debug将调试符号暴露给GDB,我将看不到正在发生的事情,但是我也看不到pycuda.debug的问题。
pycuda实际上是做什么的,所以我知道要在内核代码中查找什么?
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课刊灭似