Ошибка unspecified launch failure

import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = "1"

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader


torch.backends.cudnn.enabled = False


# Step 1: Load the data
data = np.random.rand(5000,20)

nVar = data.shape[1]


# Step 2: Create training and validation sets
train_data = data[:3000, :]
val_data = data[3000:, :]

# Step 3: Normalize the data
train_mean = train_data.mean(axis=0)
train_std = train_data.std(axis=0)
train_data = (train_data - train_mean) / train_std
val_data = (val_data - train_mean) / train_std

# Step 4: Create sequences of input data and target values
def create_sequences(data, seq_len):
    X = []
    y = []
    for i in range(seq_len, len(data)):
        X.append(data[i-seq_len:i,:])
        y.append(data[i, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

seq_len = 20
train_X, train_y = create_sequences(train_data, seq_len)

val_X, val_y = create_sequences(val_data, seq_len)

# Step 5: Define the Transformer model
class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim, output_dim, n_heads, n_layers, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()

        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(
                d_model=input_dim,
                nhead=n_heads,
                dropout=dropout
            ),
            num_layers=n_layers
        )
        self.decoder = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = self.decoder(x[:, -1, :])
        return x

# Step 6: Train the model
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.tensor(train_X, dtype=torch.float32),
    torch.tensor(train_y, dtype=torch.float32)
)
val_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.tensor(val_X, dtype=torch.float32),
    torch.tensor(val_y, dtype=torch.float32)
)

batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=False)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

input_dim = train_X.shape[2]
output_dim = 1
n_heads = 2
n_layers = 2
dropout = 0.1

model = TransformerModel(input_dim, output_dim, n_heads, n_layers, dropout).cuda()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

n_epochs = 10000
train_losses = []
val_losses = []
for epoch in range(n_epochs):
    # Train the model
    print(epoch)
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        inputs = inputs.cuda()
        targets = targets.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.view(-1), targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    train_loss /= len(train_loader.dataset)
    train_losses.append(train_loss)

    # Evaluate the model on the validation set

RuntimeError Traceback (most recent call last)
in
102 outputs = model(inputs)
103 loss = criterion(outputs.view(-1), targets)
—> 104 loss.backward()
105 optimizer.step()
106 train_loss += loss.item() * inputs.size(0)

~/anaconda3/envs/torch/lib/python3.7/site-packages/torch/_tensor.py in backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs)
394 create_graph=create_graph,
395 inputs=inputs)
—> 396 torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)
397
398 def register_hook(self, hook):

~/anaconda3/envs/torch/lib/python3.7/site-packages/torch/autograd/init.py in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs)
173 Variable.execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
174 tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, inputs,
—> 175 allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass
176
177 def grad(

RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure

maybe I have error in the code? but the first few iterations run no problem, and it runs no problem on colab or on other PCs.

Same error if we put tensor core enabled, or put memory pin/ true or false

Самое полное собрание ошибок в майнинге на Windows, HiveOS и RaveOS и их быстрых и спокойных решений

CAN’T FIND NONCE WITH DEVICE CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED

Ошибка говорит о том, что майнер не может найти нонс и сразу же сам предлагает решение — уменьшить разгон. Особенно начинающие майнеры стараются выжать из видеокарты максимум — разгоняют слишком сильно по ядру или памяти. В таком разгоне видеокарта даже может запуститься, но потом выдавать ошибки как указано ниже. Помните, лучше — стабильная отправка шар на пул, чем гонка за цифрами в майнере.

Зарабатывай на чужих сделках на бирже BingX. Подробнее — тут.

PHOENIXMINER CONNECTION TO API SERVER FAILED — ЧТО ДЕЛАТЬ?

Такая ошибка встречается на PhoenixMiner на операционной систему HiveOS. Она говорит о том, что майнинг-ферма/риг не может подключиться к серверу статистики. Что делать для ее решения:

• Введите команду net-test и запомните/запишите сервер с низким пингом. После чего смените его в веб интерфейсе Hive (на воркере) и перезагрузите ваш риг.
• Если это не помогло, выполните команду dnscrypt -i && sreboot

PHOENIXMINER CUDA ERROR IN CUDAPROGRAM.CU:474 : THE LAUNCH TIMED OUT AND WAS TERMINATED (702)

Эта ошибка, как и в первом случае, говорит о переразгоне карты. Откатите видеокарту до заводских настроек и постепенно поднимайте разгон до тех пор, пока не будет ошибки.

UNABLE TO ENUM CUDA GPUS: INVALID DEVICE ORDINAL

Проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).
Если все ок, то проверяем райзера. Часто бывает, что именно райзер бывает причиной такой ошибки.

UNABLE TO ENUM CUDA GPUS: INSUFFICIENT CUDA DRIVER: 5000

Аналогично предыдущей ошибке — проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).

NBMINER MINING PROGRAM UNEXPECTED EXIT.CODE: -1073740791, REASON: PROCESS CRASHED

Ошибка code 1073740791 nbminer возникает, если ваш риг/майнинг-ферма собраны из солянки Nvidia+AMD. В этом случае разделите майнинг на два .bat файла (или полетника, если вы на HiveOS). Один — с картами AMD, другой с картами Nvidia.

NBMINER CUDA ERROR: OUT OF MEMORY (ERR_NO=2) — как исправить?

Одна из самых распространённых ошибок на Windows — нехватка памяти, в данном случае на майнере Nbminer, но встречается и в майнере Nicehash. Чтобы ее исправить — надо увеличить файл подкачки. Файл подкачки должен быть равен сумме гб всех видеокарт в риге плюс 10% запаса. Как увеличить файл подкачки — читаем тут.

GMINER ERROR ON GPU: OUT OF MEMORY STOPPED MINING ON GPU0

В данном случае скорее всего виноват не файл подкачки, а переразгон по видеокарте, которая идет под номером 0. Сбавьте разгон и ошибка должна пропасть.

Socket error. the remote host closed the connection, в майнере Nbminer

Также может быть описана как «ERROR — Failed to establish connection to mining pool: Socket operation timed out».
Сетевой конфликт — проверьте соединение рига с интернетом. Перегрузите роутер.
Также может быть, что провайдер закрывает соединение с пулом. Смените пул, попробуйте VPN или измените адреса DNS на внешнего провайдера, например cloudflare 1.1.1.1, 1.0.0.1

Server not responded on share, на майнере Gminer

Такая ошибка говорит о том, что у вас что-то с подключением к интернету, что критично для Gminer. Попробуйте сделать рестарт роутера и отключить watchdog на майнере.

DAG has been damaged check overclocking settings, в майнере Gminer

Также в этой ошибке может быть указано Device not responding, check overclocking settings.
Ошибка говорит о переразгоне, попробуйте сначала убавить его.
Если это не помогло, смените майнер — Gminer никогда не славился работой с видеокартами AMD. Мы рекомендуем поменять майнер на Teamredminer, а если вам критична поддержка майнером одновременно Nvidia и AMD видеокарт, то используйте Lolminer.
Если смена майнера не поможет, переставьте видеодрайвер.
Если и это не поможет, то нужно тестировать эту карту отдельно в слоте X16.

ERROR: Can’t start T-Rex, failed to initialize device map: can’t get busid, code -6

Ошибки настройки памяти с кодом -6 обычно указывают на проблему с драйвером.

Если у вас Windows, используйте программу DDU (DisplayDriverUninstaller), чтобы полностью удалить все драйверы Nvidia.
Перезагрузите систему.
Установите новый драйвер прямо с сайта Nvidia.
Перезагрузите систему снова.
Если у вас HiveOS/RaveOS — накатите чистый образ системы. Чтобы наверняка. 🙂

TREX: Can’t unlock GPU

Полный текст ошибки:
TREX: Can’t unlock GPU [ID=1, GPU #1], error code 15
WARN: Miner is going to shutdown…
WARN: NVML: can’t get fan speed for GPU #1, error code 15
WARN: NVML: can’t get power for GPU #1, error code 15
WARN: NVML: can’t get mem/core clock for GPU #1, error code 17

Решение:

1. Проверьте все кабельные соединения видеокарты и райзера, особенно кабеля питания.
2. Если с первый пунктом все ок, попробуйте поменять райзер на точно рабочий.
3. Если ошибка остается, вставьте видеокарту в разъем х16 напрямую в материнскую плату.

CAN’T START MINER, FAILED TO INITIALIZE DEVIS MAP, CAN’T GET BUSID, CODE -6

В конкретном случае была проблема в блоке питания, он не держал 3 видеокарты. После замены блока питания ошибка пропала.
Если вы уверены, что ваш мощности вашего блока питания достаточно, попробуйте сменить майнер.

Зарабатывай на чужих сделках на бирже BingX. Подробнее — тут.

ОШИБКА 511 ГРАДУСОВ НА ВИДЕОКАРТА

Ошибка 511 говорит о неисправности райзера или питания карты. Проверьте все соединения. Для выявления неисправности рекомендуется запустить систему с одной картой. Протестировать, и затем добавлять по одной карте.

GPU driver error, no temps в HiveOS — что делать?

Вероятнее всего, вы получили эту ошибку, майнив на HiveOS. Причин ее появления может быть несколько — как софтовая, так и аппаратная (например райзер).
Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — проверьте райзер.

GPU are lost, rebooting

Это не ошибка, а ее последствие. Что узнать какая ошибка приводит к перезагрузке карт, сделайте следующее:

Включите сохранение логов (по умолчанию они выключены) командой

logs-on

И перезагрузите риг.
После того как ошибка повторится можно будет скачать логи командами ниже.
Вы можете использовать следующую команду, чтобы загрузить логи майнера прямо с панели мониторинга;

message file «miner.log» -f=/var/log/miner/minername/minername.log

Итак, скажем, например, мне нужны логи TeamRedMiner
message file «teamredminer.log» -f=/var/log/miner/teamredminer/teamredminer.log

Отправленная командная строка будет выделена синим цветом. Загружаемый файл будет отображаться белым цветом. Нажав на него, вы сможете его скачать.
Эта команда позволит скачать лог системы

message file «syslog» -f=/var/log/syslog

exitcode=3 в HiveOS

Вероятнее всего, вы получили эту ошибку, майнив на HiveOS. Причин ее появления может быть несколько — как софтовая, так и аппаратная (например райзер).
Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — проверьте райзер.

exitcode=1 в HiveOS

Данная ошибка возникает когда есть проблема с датой в биосе материнской платы (сбитое время) и (или) есть проблема с интернетом.
Если сбито время, то удаленно вы не сможете подключиться.
Тем не менее, обновление драйверов Nvidia должно пройти командой:

nvidia-driver-update —list

gpu fault detected 146

Скорее всего вы пытаетесь майнить с помощью Phoenix miner. Решения два:

1. Откатитесь на более старую версию, например на 5.4с
2. (Рекомендуемый вариант) Используйте Trex для видеокарт Nvidia и TeamRedMiner для AMD.

Waiting interface to come up — не работает VPN на HiveOS

Начните с логов, чтобы понять какая именно ошибка вызывает эту проблему.
Команды для получения логов:
systemctl status [email protected]
journalctl -u [email protected] -e —no-pager -n 100

Как узнать ip адрес воркера hive os

Самое простое — зайти в воркера и прокрутить страницу ниже видеокарт. Там будет указан Remote IP — это и есть внешний IP.
Альтернативный вариант — вы можете проверить ваш внешний айпи адрес hive через консоль Hive Shell:
Выполните одну из команд:
curl 2ip.ru
wget -qO- eth0.me
wget -qO- ipinfo.io/ip
wget -qO- ipecho.net/plain
wget -qO- icanhazip.com
wget -qO- ipecho.net
wget -qO- ident.me

Repository update failed в HiveOS

Иногда встречается на HiveOS. Полный текст ошибки:

Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead.
Repository update failed
------------------------------------------------------
> Restarting autofan and watchdog
> Starting miners
Miner screen is already running
Run miner or screen -r to resume screen
Upgrade failed

Решение:

1. Выполнить команду apt update && selfupgrade -f
2. Если не сработала и она, то 99.9%, что разработчики HiveOS уже знают об этой проблеме и решают ее. Попробуйте выполнить обновление через некоторое время.

Rave os не запускается. Boot aborted Rave os

Перепроверьте все настройки ПК и БИОСа материнской платы:
— Установите загрузочное устройство HDD/SSD/M2/USB в зависимости от носителя с ОС.
— Включите 4G decoding.
— Установите поддержку PCIe на Auto.
— Включите встроенную графику.
— Установите предпочтительный режим загрузки Legacy mode.
— Отключите виртуализацию.

Если после данных настроек не определяется часть карт, то выполните следующие настройки в BIOS (после каждого пункта требуется полная перезагрузка):

— Отключите 4G decoding
— Перезагрузка
— Отключите CSM
— Перезагрузка
— Включите 4G decoding, установите PCI-E Gen2/3, а при отсутствии Gen2/3, можно выбрать Gen1

Failed to allocate memory Raveos

Эта же ошибка может называться как:
failed to allocate initramfs memory bailing out, failed to load idlinux c.32
или
failed to allocate memory for kernel boot parameter block
или
failed to allocate initramfs memory raveos bailing

Но решение у нее одно — вы должны правильно настроить БИОС материнской платы.

gpu_driver_fault, GPU #0 fault в RaveOS

gpu_driver_fault, GPU #0 fault в RaveOS

В большинстве случаев эта проблема решается уменьшением разгона (особенно по памяти) на конкретной видеокарте (на скрине это карта номер 0).
Если уменьшение разгона не помогает, то попробуйте обновить драйвера.
Если обновление драйверов не привело к решению проблемы, то попробуйте поменять райзер на этой карте на точно работающий.
Если и это не помогает, перепроверьте все кабельные соединения и мощность блока питания, хватает ли его для вашей конфигурации.

Gpu driver fault. All tasks have been stopped. Worker will be rebooted after 5 minutes в RaveOS

Что приводит к появлению этой ошибки? Вероятно, вы переразогнали видеокарту (часто сильно гонят по памяти), сбавьте разгон. На скрине видно, что проблему дает именно GPU под номером 1 — начните с нее.
Вторая частая причина — нехватка питания БП на систему с видеокартами. Учтите, что сама система потребляет не менее 100 вт, каждый райзер еще закладывайте 50 вт. БП должно хватать с запасом в 20%.

Miner restarted after error RaveOS

Смотрите логи майнера, там будет указана конкретная ошибка, которая приводит к miner restarted. После этого найдите ее на этой странице и исправьте. Проблема уйдет. 🙂

Miner restart limit reached. Worker rebooting by flag auto в RaveOS

Аналогично предыдущему пункту — смотрите логи майнера, там будет указана конкретная ошибка, которая приводит к рестарту воркера. Пофиксите ту ошибку — уйдет и эта проблема.

Miner cannot be started, ОС RaveOS

Непосредственно перед этой ошибкой обычно пишется еще другая, которая и вызывает эту проблему. Но если ничего нет, то:

1. Поставьте майнер на паузу, перезагрузите риг и в консоли выполните команды clear-miners clear-logs и fix-fs. Запустите майнинг.
2. Если ошибка не ушла, перепишите образ RaveOS.

Overclock can’t be applied в RaveOS

Эта ошибка означает, что значения разгона между собой конфликтуют или выходят за пределы допустимых. Перепроверьте их. Скиньте разгон на стоковый и попробуйте еще раз.
В редких случаях причиной этой ошибки также становится райзер.

Error installing hive miners

Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y —stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.

Если ошибка не уйдет — физически перезапишите образ. Если у вас флешка, то скорее всего она умерла. Купите SSD. 🙂

Warning: Nvidia settings applied with errors

Переразгон. Снизьте значения частот ядра и памяти. После этого перезагрузите риг.

Nvtool error или Danger: nvtool error

Скорее всего при установке драйвера появилась проблема с модулем nvtool
Попробуйте переустановить драйвер Nvidia командой через Hive shell:
nvidia-driver-update версия_драйвера —force
Или попробуйте обновить систему полностью командой из Hive shell:
hive-replace -y —stable

Перестал отображаться кулер видеокарты HiveOS

0% скорости вращения кулера.
Это может произойти по нескольким причинам:

• кулер действительно не крутится
• датчик оборотов отключен или сломан
• видеокарта слишком агрессивно работает (высокий разгон)
• неисправен райзер или одно из его частей

ERROR: parsing JSON failed

Необходимо выполнить на риге локально (с клавиатурой и монитором) следующую команду:
net-test

Данная команда покажет ваше текущее состояние подключения к разным зеркалам API серверов HiveOS.
Посмотрите, к какому API у вас наименьшая задержка (ping), и когда воркер снова появится в панели, измените стандартное зеркало на то, что ближе к вам.
После смены зеркала, в обязательном порядке перезагрузите ваш воркер.
Изменить сервер API вы можете командой nano /hive-config/rig.conf
После смены нажмите ctrl + o и ентер для того чтобы сохранить файл.
После этого выйдите в консоль командой ctrl + x, f10 и выполните команду hello

NVML: can’t get fan speed for GPU #5, error code 999 hive os

Проблема с скоростью кулеров на GPU 5
0% скорости вращения кулера / ошибки в целом
Это может произойти по нескольким причинам:
— кулер действительно не крутится
— датчик оборотов отключен или сломан
— видеокарта слишком агрессивно работает (высокий разгон)
Начните с визуальной проверки карты и ее кулера.

Can’t get power for GPU #2

Как правило эта ошибка встречается рядом вместе с другими:
Attribute ‘GPUGraphicsClockOffset’ was already set to 0
Attribute ‘GPUMemoryTransferRateOffset’ was already set to 2200
Attribute ‘GPUFanControlState’ (hive1660s_ETH:0[gpu:2]) assigned value
0.

20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get fan speed for GPU #2, error code 999
20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get power for GPU #2, error code 999
20211029 12:40:50 WARN: NVML: can’t get mem/core clock for GPU #2, error code 999

Решение:

Проверьте корректность установки драйвера на видеокарте.
Убедитесь что нет проблем с драйвером, если все в порядке, то попробуйте другой параметр разгона. Например уменьшить разгон по памяти.

GPU1 search error: unspecified launch failure

Уменьшите разгон и проверьте контакты райзера

Warning: Autofan: unable to set fan speed, rebooting

Найдите логи майнера, посмотрите какие ошибки майнер пишет в логах. Например:

kernel: [12112.410046][ T7358] NVRM: GPU at PCI:0000:0c:00: GPU-236e3bef-2e03-6cdb-0518-7ac01eb8736d
kernel: [12112.410049][ T7358] NVRM: Xid (PCI:0000:0c:00): 62, pid=7317, 0000(0000) 00000000 00000000
kernel: [12112.433831][ T7358] NVRM: Xid (PCI:0000:0c:00): 45, pid=7317, Ch 00000010
CRON[21094]: (root) CMD (command -v debian-sa1 > /dev/null && debian-sa1 1 1)

Исходя из логов, мы видим что есть проблема с видеокартой на слоте PCIE 0c:00 (под номером Gpu пишется номер PCIE слота) с ошибками 45 и 62
Коды ошибок (других, которые также могут быть там) и что с ними делать:

• 13, 43, 45: ошибки памяти, снизить MEM
• 8, 31, 32, 61, 62: снизить CORE, возможно и MEM
• 79: снизить CORE, проверить райзер

Ошибка Kernel-Power код 41

Проверьте все провода (от БП до карт, от БП до райзеров), возможно где-то идёт оплавление. Если визуальный осмотр показал, что все ок, то ошибка программная и вам нужно переустановить Windows.

Danger: hive-replace -y —stable (failed, exitcode=137)

Очень редкая ошибка, которая вылезла в момент удаленного обновления образа HiveOS. Она не встречается в тематических майнинг группах и сайтах. Не поверите что произошло.
На балконе, где стоял риг, поселилась семья голубей. Они засрали риг, в прямом смысле, из-за этого он постоянно уходил в оффлайн. После полной продувки материнской платы и видеокарт проблема решилась сама.

MALFUNCTION HIVEOS

Malfunction — неисправность. Причин и решений может быть несколько:

• Вам следует переустановить видео драйвер;
• Если драйвер не помог, тогда отключайте все GPU и поочередно вставляйте по 1 шт, и смотрите вызовет ли какая-то видеокарта подобную ошибку или нет. Если да, то возможно это райзер.
• Неисправен носитель, на который записана Hive OS, запишите образ еще раз.

Не нашли своей ошибки? Помогите сделать мир майнинга лучше. Отправьте ее по этой форме и мы обновим наш гайд в самое ближайшее время.

To practice coding with CUDA, I made a little test scenario where I have three files:

• memory.c Holds pure C code
• memory_kernels.h Declarations for CUDA kernels and functions to launch kernels
• memory_kernels.cu Definitions of kernels

What the program should do is create an integer array on the host, copy it to the device and query the elements. The kernel will print out a few details.

However, I am getting the error:

Error in memory_kernels.cu at line 43 with error code "unspecified launch failure"

The source code for the three files are given below:

/** 
 * memory.c
 *
 * Test copying large arrays to device
 * and printing from kernel
 */

/* Include standard libraries */
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

/* Include local header files */
#include "memory_kernels.h"

int main() {

  /* Size of array */
  int i, N = 1024;

  /* Array */
  int *intArr = (int *) malloc( N * sizeof(int) );

  /* Fill array */
  for( i = 0; i < N; i++ ) {
    intArr[i] = i;
  }

  /* Run CUDA code */
  cuda_mem( &intArr );

  /* Clean up device */
  cudaDeviceReset();

  /* Everything done */
  exit(EXIT_SUCCESS);
}

/** 
 * memory_kernels.h
 *
 * Declarations for CUDA kernels
 */

/* Determine compiler */
#ifdef __cplusplus
#define EXTCFUNC extern "C"
#else
#define EXTCFUNC extern
#endif

#ifndef KERNELS_H
#define KERNELS_H

/* Standard libraries (only needed for debugging) */
#include <stdio.h>

/* Include CUDA header files */
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

#define CUDA_CALL(x) do { if((x) != cudaSuccess) {                                                         
  printf("Error in %s at line %d with error code "%s"n",__FILE__,__LINE__,cudaGetErrorString(x));       
  exit(x);}} while(0)

/* Device globals */
__device__ int *d_intArr;

/* Device kernels */
__global__ void mem();

/* Host access functions */
EXTCFUNC void cuda_mem( int **intArr );

#endif

/** 
 * memory_kernels.cu
 *
 * CUDA kernel implementations
 */

/* Include header file */
#include "memory_kernels.h"

__global__ void mem() {
  int i = threadIdx.x;
  int a = d_intArr[i];

  printf("i = %d    a = %dn",i,a);
}

/* Determine compiler */
#ifdef __cplusplus
#define EXTCFUNC extern "C"
#else
#define EXTCFUNC extern
#endif

/** 
 * cuda_mem()
 *
 * Test copying large array to device 
 * and printing from kernel
 */
EXTCFUNC void cuda_mem( int **intArr ) {
  /* Local variables */
  int N = 1024;

  /* Initialise device variables */
  CUDA_CALL( cudaMalloc( (void **) &d_intArr, sizeof(int) * N ) );

  /* Copy to device initial values */
  CUDA_CALL( cudaMemcpy( d_intArr, *intArr, sizeof(int) * N, cudaMemcpyHostToDevice ) );

  /* Run kernel */
  mem <<< 1,N >>> ();
  CUDA_CALL( cudaPeekAtLastError() );
  CUDA_CALL( cudaDeviceSynchronize() );

  /* Free local scoped dynamically allocated memory */
  CUDA_CALL( cudaFree( d_intArr ) );
}

Compilation is done with the following commands:

nvcc -c -o memory.o memory.c -arch=sm_20
nvcc -c -o memory_kernels.o memory_kernels.cu -arch=sm_20
nvcc -o memory memory.o memory_kernels.o -arch=sm_20

and ran on an NVIDIA Tesla M2050 with CUDA 4.0. Compute capability 2.0 is required to use printf() in the kernel.

Having searched around for a solution, the error code suggests I have a segmentation fault in the kernel, when reading from global memory. However, I am launching the same number of threads as the size of the array.

Having experimented around, I have a feeling the error is caused when copying intArr to the device. Maybe I am getting my pointers all mixed up?

I understand if the file structure is a bit strange, but it’s all part of a larger program, but I have reduced the error to this smaller case.