C++ nsight eclipse中的CUFFT_ALLOC_失败错误

我编写了一个简单的cuda文件，它成功地在VisualStudio2010和nsight eclipse中构建

代码在这里

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

#include <cufft.h>
#include <cutil_inline.h>

typedef float2 Complex; 

int main(int argc, char** argv) 
{
     const int NX = 1024;

 const int BATCH = 90000;

     const int SIGNAL_SIZE = NX * BATCH;

     Complex* h_signal = (Complex*)malloc(sizeof(Complex) * SIGNAL_SIZE);

     for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i) {
    h_signal[i].x = rand() / (float)RAND_MAX;
    h_signal[i].y = 0;
}

Complex* d_signal;
cutilSafeCall(cudaMalloc((void**)&d_signal, sizeof(Complex)*SIGNAL_SIZE));


cutilSafeCall(cudaMemcpy(d_signal, h_signal, sizeof(Complex)*SIGNAL_SIZE,
                          cudaMemcpyHostToDevice));

cufftHandle plan;
cufftSafeCall(cufftPlan1d(&plan, NX, CUFFT_C2C, BATCH));


cufftSafeCall(cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_signal, (cufftComplex *)d_signal,   CUFFT_FORWARD));

cutilSafeCall(cudaMemcpy(h_signal, d_signal, SIGNAL_SIZE*sizeof(Complex),
                          cudaMemcpyDeviceToHost));

//Destroy CUFFT context
cufftSafeCall(cufftDestroy(plan));

// cleanup memory
free(h_signal);
cutilSafeCall(cudaFree(d_signal));

cudaThreadExit();

 cutilExit(argc, argv);
}

我在VisualStudio2010和2012（Windows7 64位）中成功运行了示例，但在ubuntu中运行了示例 12.04（32位）nsight eclipse给出此错误

CUFFT_ALLOC_失败

对于cufftPlan1d函数

我将批处理更改为80000（NX=1024）&这个错误发生在ubuntu中 但在VisualStudio2010中，我运行时没有任何错误

我使用的Cuda toolkit 5.5具有以下功能：

单精度变换大小高达1.28亿个元素

80000*1024=81920000个元素<1.28亿个元素

我将批处理更改为8000（NX=1024）&这个错误在ubuntu中没有发生

请帮帮我

感谢CUFFT文档：

CUFFT\u ALLOC\u失败：为计划分配GPU资源失败。

意思是

cufftPlan1d（）

无法在GPU上分配内存，可能是因为没有足够的可用内存。可用的VRAM不会在不同的操作系统之间发生变化，因此，要么您的卡没有合适的驱动程序，要么您在另一台带有GPU的机器上运行Ubuntu，而GPU限制了VRAM。您可以使用cudaGetDeviceProperties（）检查可用的全局内存。

Cuft文档：

CUFFT\u ALLOC\u失败：为计划分配GPU资源失败。

---

意思是

cufftPlan1d（）

无法在GPU上分配内存，可能是因为没有足够的可用内存。可用的VRAM不会在不同的操作系统之间发生变化，因此，要么您的卡没有合适的驱动程序，要么您在另一台带有GPU的机器上运行Ubuntu，而GPU限制了VRAM。您可以使用

cudaGetDeviceProperties（）检查可用的全局内存
您可以使用
cufftEstimate1d
估计cuFFT调用所需的内存量

#include <conio.h>

#include <cufft.h>

#define cufftSafeCall(err)      __cufftSafeCall(err, __FILE__, __LINE__)
inline void __cufftSafeCall(cufftResult err, const char *file, const int line)
{
    if( CUFFT_SUCCESS != err) {
    fprintf(stderr, "cufftSafeCall() CUFFT error in file <%s>, line %i.\n",
        file, line);
    getch(); exit(-1);
    }
}


int main() {

    const int NX = 1024;

    const int BATCH = 100000;

    size_t workSize;

    cufftSafeCall(cufftEstimate1d(NX, CUFFT_C2C, BATCH, &workSize));

    printf("%i\n",workSize);

    getchar();

} 

#包括
#包括
#定义cufftSafeCall（err）\ cufftSafeCall（err、\文件、\行）
内联void\uuu cufftSafeCall（cufftResult err、const char*文件、const int行）
{
如果（成功！=错误）{
fprintf（stderr，“cufftSafeCall（）文件中的CUFFT错误，第%i行。\n”，
文件、行）；
getch（）；退出（-1）；
}
}
int main（）{
常数int NX=1024；
常数int批=100000；
尺寸/工作尺寸；
cufftSafeCall（cufftEstimate1d（NX、CUFFT_C2C、批次和工作尺寸））；
printf（“%i\n”，工作大小）；
getchar（）；
} 
您可以使用
cufftEstimate1d
估计cuFFT通话所需的内存量

#include <conio.h>

#include <cufft.h>

#define cufftSafeCall(err)      __cufftSafeCall(err, __FILE__, __LINE__)
inline void __cufftSafeCall(cufftResult err, const char *file, const int line)
{
    if( CUFFT_SUCCESS != err) {
    fprintf(stderr, "cufftSafeCall() CUFFT error in file <%s>, line %i.\n",
        file, line);
    getch(); exit(-1);
    }
}


int main() {

    const int NX = 1024;

    const int BATCH = 100000;

    size_t workSize;

    cufftSafeCall(cufftEstimate1d(NX, CUFFT_C2C, BATCH, &workSize));

    printf("%i\n",workSize);

    getchar();

} 

#包括
#包括
#定义cufftSafeCall（err）\ cufftSafeCall（err、\文件、\行）
内联void\uuu cufftSafeCall（cufftResult err、const char*文件、const int行）
{
如果（成功！=错误）{
fprintf（stderr，“cufftSafeCall（）文件中的CUFFT错误，第%i行。\n”，
文件、行）；
getch（）；退出（-1）；
}
}
int main（）{
常数int NX=1024；
常数int批=100000；
尺寸/工作尺寸；
cufftSafeCall（cufftEstimate1d（NX、CUFFT_C2C、批次和工作尺寸））；
printf（“%i\n”，工作大小）；
getchar（）；
} 
何时何地发生错误？请注意，
cudaThreadExit（）
已被弃用，取而代之的是
cudaDeviceReset（）
，请参阅我有一个GTX 650 Ti boost，它有2 GB RAM。当我设置Nx=1024&Batch=90000时，我在同一台机器上构建和运行示例（首先在Windows7和VisualStudio2010中，然后在ubuntu 12.04中）。eclipse有一个CUFFT_ALLOC_失败错误，但在VisualStudio中我运行它时没有任何错误！错误发生在何时何地？请注意，
cudaThreadExit（）
已被弃用，取而代之的是
cudaDeviceReset（）
，请参阅我有一个GTX 650 Ti boost，它有2 GB RAM。当我设置Nx=1024&Batch=90000时，我在同一台机器上构建和运行示例（首先在Windows7和VisualStudio2010中，然后在ubuntu 12.04中）。eclipse有一个CUFFT_ALLOC_失败错误，但在VisualStudio中我运行它时没有任何错误！我用的是同一台机器。我认为驱动程序没有问题，因为所有cuda示例都成功构建和运行！我认为gpu分配在32位和64位上有所不同。这是真的吗？我使用的是同一台机器。我认为驱动程序没有问题，因为所有cuda示例都成功构建和运行！我认为gpu分配在32位和64位上有所不同，这是真的吗？