"CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS" при выполнении cuCtxSynchronize() в JCUDA
Я изучаю JCuda и учусь с образцами JCuda.
Когда я изучал код алгоритма KMeans с использованием JCuda, я получил "CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS" при выполнении строки cuCtxSynchronize();
Это меня сильно смутило. Как я могу решить это?
Вот KMeansKernel.cu
extern "C"
__global__ void add(int n, float *a, float *b, float *sum)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i<n)
{
sum[i] = a[i] + b[i];
}
}
Основной метод (мой класс с именем "CUDA"):
public static void main(String[] args){
// omit some code which input kinds of parameters
try {
// Open image file
BufferedImage bi = ImageIO.read(picFiles);
if (bi == null) {
System.out.println("ERROR: File input error.");
return;
}
// Read image data
int length = bi.getWidth() * bi.getHeight();
int[] imageProperty = new int[length*5];
int[] pixel;
int count = 0;
for (int y = 0; y < bi.getHeight(); y++) {
for (int x = 0; x < bi.getWidth(); x++) {
pixel = bi.getRaster().getPixel(x, y, new int[4]);
imageProperty[count*5 ] = pixel[0];
imageProperty[count*5+1] = pixel[1];
imageProperty[count*5+2] = pixel[2];
imageProperty[count*5+3] = x;
imageProperty[count*5+4] = y;
count++;
}
}
//setup
JCudaDriver.setExceptionsEnabled(true);
// Create the PTX file
String ptxFileName;
try
{
ptxFileName = preparePtxFile("KmeansKernel.cu");
}
catch (IOException e)
{
System.out.println("Warning...");
System.out.println(e.getMessage());
System.out.println("Exiting...");
return;
}
cuInit(0);
CUdevice device = new CUdevice();
cuDeviceGet(device, 0);
CUcontext context = new CUcontext();
cuCtxCreate(context, 0, device);
CUmodule module = new CUmodule();
cuModuleLoad(module, ptxFileName);
CUfunction kmeansFunction = new CUfunction();
System.out.println("x");
cuModuleGetFunction(kmeansFunction, module, "add");
//copy host input to device
CUdeviceptr imageDevice = new CUdeviceptr();
cuMemAlloc(imageDevice, imageProperty.length * Sizeof.INT);
cuMemcpyHtoD(imageDevice, Pointer.to(imageProperty), imageProperty.length * Sizeof.INT);
int blockSizeX = 256;
int gridSizeX = (int) Math.ceil((double)(imageProperty.length / 5) / blockSizeX);
long et = System.currentTimeMillis();
System.out.println(((double)(et-st)/1000.0) + "s");
for (int k = startClusters; k <= endClusters; k++) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
int[] clusters = new int[length];
int[] c = new int[k*5];
int h = 0;
for(int i = 0; i < k; i++) {
c[i*5] = imageProperty[h*5];
c[i*5+1] = imageProperty[h*5+1];
c[i*5+2] = imageProperty[h*5+2];
c[i*5+3] = imageProperty[h*5+3];
c[i*5+4] = imageProperty[h*5+4];
h += length / k;
}
double tolerance = 1e-4;
**//got warning in following line
CUDA.KmeansKernel(kmeansFunction, imageDevice, imageProperty, clusters, c, k, tolerance, distanceWeight, colorWeight, blockSizeX, gridSizeX);**
int[] output = calculateAveragePixels(imageProperty, clusters);
BufferedImage outputImage = new BufferedImage(bi.getWidth(), bi.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int i = 0; i < length; i++) {
int rgb = output[i*5];
rgb = (rgb * 256) + output[i*5+1];
rgb = (rgb * 256) + output[i*5+2];
outputImage.setRGB(i%bi.getWidth(), i/bi.getWidth(), rgb);
}
String fileName = (picFiles.getName()) + ".bmp";
File outputFile = new File("output/" + fileName);
ImageIO.write(outputImage, "BMP", outputFile);
long runTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
System.out.println("Completed iteration k=" + k + " in " + ((double)runTime/1000.0) + "s");
}
System.out.println("Files saved to " + outputDirectory.getAbsolutePath() + "\\");
cuMemFree(imageDevice);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
Метод KmeansKernel:
private static void KmeansKernel(CUfunction kmeansFunction, CUdeviceptr imageDevice, int[] imageProperty, int[] clusters, int[] c,
int k, double tolerance, double distanceWeight, double colorWeight,
int blockSizeX, int gridSizeX) {
CUdeviceptr clustersDevice = new CUdeviceptr();
cuMemAlloc(clustersDevice, clusters.length * Sizeof.INT);
// Alloc device output
CUdeviceptr centroidPixels = new CUdeviceptr();
cuMemAlloc(centroidPixels, k * 5 * Sizeof.INT);
CUdeviceptr errorDevice = new CUdeviceptr();
cuMemAlloc(errorDevice, Sizeof.DOUBLE * clusters.length);
int[] c1 = new int[k*5];
cuMemcpyHtoD(centroidPixels, Pointer.to(c), Sizeof.INT * 5 * k);
// begin algorithm
int[] counts = new int[k];
double old_error, error = Double.MAX_VALUE;
int l = 0;
do {
l++;
old_error = error;
error = 0;
Arrays.fill(counts, 0);
Arrays.fill(c1, 0);
cuMemcpyHtoD(centroidPixels, Pointer.to(c), k * 5 * Sizeof.INT);
Pointer kernelParameters = Pointer.to(
Pointer.to(new int[] {clusters.length}),
Pointer.to(new int[] {k}),
Pointer.to(new double[] {colorWeight}),
Pointer.to(new double[] {distanceWeight}),
Pointer.to(errorDevice),
Pointer.to(imageDevice),
Pointer.to(centroidPixels),
Pointer.to(clustersDevice)
);
cuLaunchKernel(kmeansFunction,
gridSizeX, 1, 1,
blockSizeX, 1, 1,
0, null,
kernelParameters, null
);
**cuCtxSynchronize(); //got warning here.why?**
cuMemcpyDtoH(Pointer.to(clusters), clustersDevice, Sizeof.INT*clusters.length);
for (int i = 0; i < clusters.length; i++) {
int cluster = clusters[i];
counts[cluster]++;
c1[cluster*5] += imageProperty[i*5];
c1[cluster*5+1] += imageProperty[i*5+1];
c1[cluster*5+2] += imageProperty[i*5+2];
c1[cluster*5+3] += imageProperty[i*5+3];
c1[cluster*5+4] += imageProperty[i*5+4];
}
for (int i = 0; i < k; i++) {
if (counts[i] > 0) {
c[i*5] = c1[i*5] / counts[i];
c[i*5+1] = c1[i*5+1] / counts[i];
c[i*5+2] = c1[i*5+2] / counts[i];
c[i*5+3] = c1[i*5+3] / counts[i];
c[i*5+4] = c1[i*5+4] / counts[i];
} else {
c[i*5] = c1[i*5];
c[i*5+1] = c1[i*5+1];
c[i*5+2] = c1[i*5+2];
c[i*5+3] = c1[i*5+3];
c[i*5+4] = c1[i*5+4];
}
}
double[] errors = new double[clusters.length];
cuMemcpyDtoH(Pointer.to(errors), errorDevice, Sizeof.DOUBLE*clusters.length);
error = sumArray(errors);
System.out.println("" + l + " iterations");
} while (Math.abs(old_error - error) > tolerance);
cuMemcpyDtoH(Pointer.to(clusters), clustersDevice, clusters.length * Sizeof.INT);
cuMemFree(errorDevice);
cuMemFree(centroidPixels);
cuMemFree(clustersDevice);
}
Трассировки стека:
Exception in thread "main" jcuda.CudaException: CUDA_ERROR_ILLEGAL_ADDRESS
at jcuda.driver.JCudaDriver.checkResult(JCudaDriver.java:330)
at jcuda.driver.JCudaDriver.cuCtxSynchronize(JCudaDriver.java:1938)
at com.test.CUDA.KmeansKernel(CUDA.java:269)
at com.test.CUDA.main(CUDA.java:184)
1 ответ
Как упоминает @talonmies, kernelParameters вы переходите к cuLaunchKernel метод не соответствует add подпись функции ядра.
Вы получаете ошибку в cuCtxSynchronize потому что модель выполнения CUDA является асинхронной: cuLaunchKernel немедленно возвращается, и фактическое выполнение ядра на устройстве является асинхронным. cuCtxSynchronize документация читает:
Обратите внимание, что эта функция также может возвращать коды ошибок из предыдущих асинхронных запусков.
Второй kernelParameters запись является int kгде второй параметр метода add является pointer to floatследовательно, скорее всего, ошибка незаконного доступа.