发布网友 发布时间:2022-04-23 21:01
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热心网友 时间:2022-04-28 06:07
由于CUDA调试工具的不完善、CUDA调试工具上手难度较高,并行思想本身就难调试等因素,CUDA调试一直都是一件很蛋疼的事情。写CUDA也有三四年了,前段时间在群里见别人问CUDA调试的问题,突然有想法写个CUDA调试的博客。自己经验尚浅,希望各位大大看过后能够在评论里指点一二,共同完善这篇博客。
本博客只针对逻辑bug。
1 定位bug
出现bug的第一想法自然是定位bug。cuda比较奇特的地方在于,有时报错bug在500行,但500行出的代码没有错误,而是在1000行的地方逻辑错了,十分头疼。
下面介绍三种我总结的定位bug方法:
1.1 二分法
一半一半的注释代码,定位bug。比较笨拙和麻烦,但是十分好用。
1.2 输出定位法
将整体代码分为几个模块,正常的CUDA代码大概可以分为数据初始化,内存申请,内存拷贝,核函数执行,结果拷贝等模块。在每个模块结束后输出标志,示例如图1。这样在调试时就可以根据输出快速定位bug大约在什么位置。如下图:
1.3 调试工具
对于部分bug,可以用调试工具更快速的定位。
在linux下,对于访存越界等问题,cuda gdb可以直接定位在崩溃那一行。
win下是Nsight,我不熟悉nsight,求大神补充。
2 解决bug
比较简单的bug,定位后基本就一眼就解决了。但对于复杂的bug,还是比较费劲的。
2.1 调试工具
单步调试,打断点。无论是cuda gdb还是Nsight,都可以定位到某一个线程上进行调试,可以说是非常强大。cuda gdb和nsight都有英文官方文档,建议大家都学一学,熟练后调试事半功倍。
但因为大量线程随机并行执行,有时并不知道该定位到哪个线程上;线程调试不容易控制;定位到单线程调试比较费劲,费时间;教程少(虽然有官方文档),上手难度较大一些。这些都是CUDA调试工具没有被广泛接受的原因。
2.2 缩小数据量或线程数并在核函数中打印
大量线程并行是导致CUDA调试难度大的最大原因,尽量的减少并行量是一个非常好的降低调试难度的办法。“小并行”甚至“串行”能够大大方便调试。
在Fermi以后的架构中,可以在核函数中使用printf。
在合理范围内缩小数据量,进而减少线程数,比如输入图像大小改为16*16。或者修改线程为<<<1,1>>>,printf打印,看是否与预期结果相同。
3 预防bug
每一个写CUDAer大概都有花几个小时甚至几天调一个bug的经历。既然bug这么难调,那么预防bug就显得尤其重要了。
3.1 写代码前一定要完全构思好架构
社会快速发展,人的心也变得着急了。写CUDA代码之前,一定要沉得住气,多花点时间在纸上构思代码,将代码模块化,哪里容易出问题,哪里该写输出,哪里该检查。
3.2 函数返回结果检查
函数返回结果检查能够非常好的定位bug,是基本的编程意识。
虽然代码可能看起来会比较冗余,示例如下,也可以参考cuda sample里的代码。
3.3 函数输入检查
在调用比较重要的函数时,建议用assert检查输入参数与预期值是否相同。
3.4 核函数内检查
举个例子,遇到的情况是在拷贝shred memory时,拷贝逻辑比较复杂。此时可以写一个检查函数,以保证拷贝的正确性。
核函数内代码如下: