C++ 如何使用推力和valgrind一起检测内存泄漏？

有没有办法将CUDA推力库与Valgrind内存泄漏检测器一起使用？

我问这个问题的原因是因为这个简单的程序：

#include <thrust/device_vector.h>

int main(){
    thrust::device_vector<int> D(5);
    assert( D.size() == 5 );
}

使Valgrind相信存在多个可能的内存泄漏

我知道它们一定是误报，valgrind不是用来检测GPU内存泄漏的，但我想知道是否有一个标志或一个标准方法使这两个工具一起工作（例如，检测CPU内存泄漏）。

如果有一套标准的Valgrind异常，我会很乐意使用它们，但在玩“怪胎”游戏之前，我想问一下

$valgrind./device_vector.cu.x
==765561==Memcheck，内存错误检测器
==765561==2002-2017年版权（C）和GNU GPL'd，朱利安·苏厄德等人。
==765561==使用Valgrind-3.15.0和LibVEX；使用-h重新运行以获取版权信息
==765561==命令：./device_vector.cu.x
==765561== 
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x3000001，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x27，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x25，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x37，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x17，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：设置地址范围perms:大范围[0x200000000，0x300200000]（无访问）
==765561==警告：设置地址范围perms:大范围[0x681f000，0x2681e000]（无访问）
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x19，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：设置地址范围perms:大范围[0x100006000000，0x10106000000）（无访问）
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x49，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x21，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x1b，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561==警告：注意到但未处理ioctl 0x44，没有大小/方向提示。
==765561==这可能会导致出现虚假值错误。
==765561==请参阅自述文件\u缺少\u系统调用\u或\u IOCTL以获取编写正确包装的指导。
==765561== 
==765561==堆摘要：
==765561==在出口处使用：8647块中的6678624字节
==765561==总堆使用率：11448个allocs，2801个frees，40718174个字节分配
==765561== 
==765561==泄漏汇总：
==765561==肯定丢失：0个块中有0个字节
==765561==间接丢失：0个块中有0个字节
==765561==可能丢失：187个块中22216字节
==765561==仍可访问：8460块中的6656408字节
==765561==抑制：0个块中有0个字节
==765561==使用--leak check=full重新运行以查看泄漏内存的详细信息
==765561== 
==765561==对于检测到的和抑制的错误列表，请使用：-s重新运行
==765561==错误摘要：来自0个上下文的0个错误（已抑制：来自0的0）

提到的自述对我帮助不大

---

添加注释：CUDA附带一个名为

CUDA memcheck

的memchecker，它不会在上面的程序中报告内存泄漏，但是它似乎不是valgrind的替代品，因为它不会在简单的cpu程序中检测到实际内存泄漏：

#include <thrust/device_vector.h>

int main(){
//  thrust::device_vector<int> D(5);
//  assert( D.size() == 5 );
    
//  cudaDeviceSynchronize();
    std::allocator<int> alloc;
    int* p = alloc.allocate(10);
    p[0] = 2;
    return p[0];
}

#包括
int main（）{
//推力：装置_矢量D（5）；
//断言（D.size（）=5）；
//cudaDeviceSynchronize（）；
分配程序alloc；
int*p=分配分配（10）；
p[0]=2；
返回p[0]；
}

cuda memcheck

泄漏检查功能属于设备代码，而不是主机代码。因此，它不识别主机代码泄漏并不奇怪。它肯定不是valgrind的替代品。valgrind对主机代码起作用。

cuda memcheck

对设备代码起作用。因此，我并不认为这是唯一的区别你能找出这些IOCTL是什么以及它们是否需要特殊处理吗？如果你想为这些IOCTL添加Valgrind支持，你需要知道IOCTL是做什么的。如果你不知道它们做什么，那么你能做的最好的事情就是把它们当作无操作来处理，并希望这是足够的。这些都不是错误的se肯定。Valgrind并不是说有错误，只是说它无法识别这些IOCTL。这与

nvcc

无关，与推力关系不大。它与CUDA运行时API（和/或CUDA驱动程序API）有关库，它直接与主机操作系统以及GPU驱动程序交互