挖矿显示cuda错误
A. cuda error out of memory 怎么解决
今天刚把服务器搭建起来 结果程序就跑不起来 当时差点把自己吓尿了
错误类型：CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORY
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:924] failed to alloc 17179869184 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
W ./tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.h:195] could not allocate pinned host memory of size: 17179869184
Killed
其实很容易理解 大致意思就是 服务器的GPU大小为M
tensorflow只能申请N（N<M）
也就是tensorflow告诉你 不能申请到GPU的全部资源 然后就不干了
解决方法：
找到代码中Session
在session定义前 增加
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
#最多占gpu资源的70%
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
#开始不会给tensorflow全部gpu资源 而是按需增加
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
这样就没问题了
其实tensorflow 算是一个比较贪心的工具了
就算用device_id指定gpu 也会占用别的GPU的显存资源 必须在执行程序前
执行 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n（n为可见的服务器编号）
再去执行Python 代码.py 才不会占用别的GPU资源
最近刚开始搞tensorflow 之前都是caffe
这周连续3天被实验室的人 举报 占用过多服务器资源 真是心累 只要用上面的方法
也就是执行代码前 执行 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n
只让1个或者个别GPU可见 其他GPU看不见 就行了
B. CUDA 错误（VS2017 CUDA 9.0RC）
这个应该是cuda 版本和vs2017不兼容的问题，英伟达论坛开发论坛上已经有人解决这个问题了。不过我安装的最新的1912版本的vs，试了一下还是没有解决。祝你好运！
C. cuda出现an illegal memory access was encountered.什么错
这种小错误，直接插断点调试就可以了！或者直接调试运行，程序执行到出错的地方就会进入堆栈调用。 一般是指针错误，访问越界！
D. 请教cuda error
cuda中有cudaError_t这个类别，可以记录cuda错误。所有的cuda库函数，几乎都返回一个cudaError_t。
《GPU高性能编程》中使用HANDLE_ERROR宏函数，处理每个函数返回的cudaerror
static void HandleError( cudaError_t err,const char *file,int line ) {
if (err != cudaSuccess) {
printf( "%s in %s at line %d\n", cudaGetErrorString( err ), file, line );
exit( EXIT_FAILURE );
}
}
E. CUDA请教，本人初学CUDA程序，可以编译成功，但无法生成，总是显示以下错误。
第一种方案：在项目-属性-链接器- 命令行 加 /nodefaultlib:libcd
第二种方案：在项目-属性-链接器- 输入-忽略特定库加：LIBCD.lib
F. 如何解决CUDA error的问题
cuda中有cudaError_t这个类别，可以记录cuda错误。所有的cuda库函数，几乎都返回一个cudaError_t。
《GPU高性能编程》中使用HANDLE_ERROR宏函数，处理每个函数返回的cudaerror
static void HandleError( cudaError_t err,const char *file,int line ) {
if (err != cudaSuccess) {
printf( "%s in %s at line %d\n", cudaGetErrorString( err ), file, line );
exit( EXIT_FAILURE );
}
}
G. GPU高性能运算之CUDA，CUDA编程报错，大牛帮忙解答啊
唉，是自己粗心大意，忘了给main函数入口了，在主机端代码中加上函数声明和主函数就行了:
//函数声明
void runTest(int argc, char** argv);
//主函数
int main(int argc, char** argv)
{
runTest(argc,argv);
CUT_EXIT(argc,argv); //退出CUDA
}
H. 请教cuda error
如果用的是Windows中的Visual Studio的Nsight插件，可以在kernel中设置断点，然后选择Nsight插件中的Start CUDA Debugging来看出错的语句。
如果是Mac或Linux，请考虑使用CUDA-GDB。
另，在每次调用完kernel后写一句话可以检查基本的kernel调用错误，例如
//
#definegetLastCudaError(msg)__getLastCudaError(msg,__FILE__,__LINE__)
inlinevoid__getLastCudaError(constchar*errorMessage,constchar*file,constintline)
{
cudaError_terr=cudaGetLastError();
if(cudaSuccess!=err)
{
fprintf(stderr,"%s(%i):getLastCudaError()CUDAerror:%s:(%d)%s. ",
file,line,errorMessage,(int)err,cudaGetErrorString(err));
DEVICE_RESET
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
#endif
kernel<<<1,1>>>();
getLastCudaError("ErrorinCalling'kernel'");
I. 请教：CUDA程序出现错误nvcc fatal：Could not open input file
在C/C++Compiler选项的Preprocessor选项卡下：在Additionalincludedirectories下输入$TOOLKIT_DIR$\INC\Luminary就可以了,前提是你必须已经正确安装驱动库文件.库文件的安装方法如下:位置在：你自己看吧,绝对可以解决.
J. 请教：CUDA程序出现错误nvcc fatal：Could not open input file
应该是你的CUDA 运行库的路径不对,如果是Windows,请查看 系统属性/高级/环境变量 里面的CUDA_PATH是否正确。 谢谢