runtime error in 'bench_cg.py'

Aberta
#206 0 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
hpc

Direção de pesquisa

Comece executando examples/benchmarks/bench_cg.py e compare seu setup_input path na linha 51 com o exemplo funcional bench_fft.py. Verifique o comportamento relatado de af.info() e af.get_backend()/af.set_backend(), incluindo os detalhes do runtime do CUDA no relatório. Considera-se concluído quando a causa do erro de compilação de PTX e dos metadados ausentes do dispositivo ou da alteração do backend tiver sido identificada.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Hello,
I'm getting a runtime error running the bench_cg.py example:
RuntimeError: In function std::vector cuda::compileToPTX(const char*, std::string)

Also, the af.info() seems to see the GPU device, but doesn't assign it an ID, not could detect its memory and compute capability. At the same time, the bench_fft.py seems to work.

(venv3) igu@demeter:~$ nvidia-smi
Fri Apr 19 17:45:53 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.39       Driver Version: 418.39       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 980     Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| 30%   42C    P0    45W / 195W |      0MiB /  4040MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(venv3) igu@demeter:~$ export | grep LD_LILI
declare -x LD_LIBRARY_PATH=":/usr/local/cuda/lib64:/opt/arrayfire/lib64:/usr/local/cuda/nvvm/lib64"
(venv3) igu@demeter:~$ python /mnt/Simulations/IvanG/WORKSPACE/arrayfire_examples/examples/benchmarks/bench_fft.py
ArrayFire v3.6.2 (CUDA, 64-bit Linux, build dc38ef1)
Platform: CUDA Toolkit , Driver: 418.39
[] GeForce GTX 980,  MB, CUDA Compute .
Benchmark N x N 2D fft on arrayfire
Time taken for  128 x  128: 0.9280 Gflops
Time taken for  256 x  256: 174.0147 Gflops
Time taken for  512 x  512: 300.4586 Gflops
Time taken for 1024 x 1024: 298.9022 Gflops
Time taken for 2048 x 2048: 287.5326 Gflops
Time taken for 4096 x 4096: 309.7844 Gflops
Benchmark N x N 2D fft on numpy
Time taken for  128 x  128: 4.4689 Gflops
Time taken for  256 x  256: 4.8368 Gflops
Time taken for  512 x  512: 4.4340 Gflops
Time taken for 1024 x 1024: 3.8707 Gflops
(venv3) igu@demeter:~$ python /mnt/Simulations/IvanG/WORKSPACE/arrayfire_examples/examples/benchmarks/bench_cg.py
ArrayFire v3.6.2 (CUDA, 64-bit Linux, build dc38ef1)
Platform: CUDA Toolkit , Driver: 418.39
[] GeForce GTX 980,  MB, CUDA Compute .

Testing benchmark functions...
Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/Simulations/IvanG/WORKSPACE/arrayfire_examples/examples/benchmarks/bench_cg.py", line 199, in <module>
    test()
  File "/mnt/Simulations/IvanG/WORKSPACE/arrayfire_examples/examples/benchmarks/bench_cg.py", line 141, in test
    A, b, x0 = setup_input(n=50, sparsity=7)  # dense A
  File "/mnt/Simulations/IvanG/WORKSPACE/arrayfire_examples/examples/benchmarks/bench_cg.py", line 51, in setup_input
    A = A.T + A + n*af.identity(n, n, dtype=af.Dtype.f32)
  File "/opt/venv3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/array.py", line 664, in T
    return transpose(self, False)
  File "/opt/venv3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/array.py", line 318, in transpose
    safe_call(backend.get().af_transpose(c_pointer(out.arr), a.arr, conj))
  File "/opt/venv3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/util.py", line 79, in safe_call
    raise RuntimeError(to_str(err_str))
RuntimeError: In function std::vector<char> cuda::compileToPTX(const char*, std::string)
In file src/backend/cuda/jit.cpp:
(venv3) igu@demeter:~$

Also, setting the backend doesn't seem to have an effect:

>>> af.get_backend()
'unified'
>>> af.set_backend('cuda')
>>> af.get_backend()
'unified'

Thank you,
Ivan

Linguagem predominante
Python
Estrelas
422
Forks
63
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de arrayfire/arrayfire-python

Todas as issues de arrayfire/arrayfire-python

Issues semelhantes

Mais issues de Python

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.