Cuda 使用多GPU NVIDIA的问题

我正在学习如何在CUDA应用程序中使用多GPU。我尝试了一个简单的程序，它成功地运行在一个有两台特斯拉C2070的系统上。但是当我试图在一个不同的系统上运行相同的程序，该系统有一个特斯拉K40c和一个特斯拉C2070，它显示了一个分段错误。有什么问题吗？我确信代码没有问题。在环境中是否需要进行任何设置？我在这里附上了我的代码供您参考

#include <stdio.h>
#include "device_launch_parameters.h"
#include "cuda_runtime_api.h"

__global__ void testA(int *a)
{
   int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
   a[i] = a[i] * 2;
}

int main()
{
   int *ai, *bi, *ao, *bo;
   int iter;
   cudaStream_t streamA, streamB;
   cudaSetDevice(0);
   cudaStreamCreate(&streamA);
   cudaMalloc((void**)&ao, 10 * sizeof(int));
   cudaHostAlloc((void**)&ai, 10 * sizeof(int), cudaHostAllocMapped);
   for(iter=0; iter<10; iter++)
   {
       ai[iter] = iter+1;
   }

   cudaSetDevice(1);
   cudaStreamCreate(&streamB);
   cudaMalloc((void**)&bo, 10 * sizeof(int));
   cudaHostAlloc((void**)&bi, 10 * sizeof(int), cudaHostAllocMapped);
   for(iter=0; iter<10; iter++)
   {
       bi[iter] = iter+11;
   }

   cudaSetDevice(0);
   cudaMemcpyAsync(ao, ai, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, streamA);
   testA<<<1, 10, 0, streamA>>>(ao);
   cudaMemcpyAsync(ai, ao, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, streamA);

   cudaSetDevice(1);
   cudaMemcpyAsync(bo, bi, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, streamB);
   testA<<<1, 10, 0, streamB>>>(bo);
   cudaMemcpyAsync(bi, bo, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, streamB);

   cudaSetDevice(0);
   cudaStreamSynchronize(streamA);

   cudaSetDevice(1);
   cudaStreamSynchronize(streamB);

   printf("%d %d %d %d %d\n",ai[0],ai[1],ai[2],ai[3],ai[4]);
   printf("%d %d %d %d %d\n",bi[0],bi[1],bi[2],bi[3],bi[4]);
   return 0;
}

#包括
#包括“设备启动参数.h”
#包括“cuda_runtime_api.h”
__全局无效测试（int*a）
{
int i=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x；
a[i]=a[i]*2；
}
int main（）
{
int*ai、*bi、*ao、*bo；
国际热核实验堆；
cudaStream_t streamA，streamB；
cudaSetDevice（0）；
cudaStreamCreate（&streamA）；
Cudamaloc（（void**）和ao，10*sizeof（int））；
cudaHostAlloc（（无效**）和ai，10*sizeof（内部），cudaHostAllocMapped）；
对于（iter=0；iter，根据错误检查提供的新信息，您遇到的问题是由于ECC错误

当GPU在当前会话中检测到双位ECC错误时，它将不再可用于计算活动，直到：

GPU复位（例如，通过系统重新启动，或通过驱动程序卸载/重新加载，或通过nvidia smi手动复位等）
（或）

ECC被禁用（通常还需要系统重新启动或gpu重置）
您可以使用
nvidia smi
命令查看GPU的ECC状态。您可能已经知道哪个GPU报告了ECC错误，因为您禁用了ECC，但如果没有禁用，则根据您的初始报告，它将是与
cudaSetDevice（1）关联的GPU；
命令，可能应该是特斯拉C2070（即不是K40）.
使用cuda 6.5在k20和quadro k5000上编译并运行良好。得到以下结果：2 4 6 8 10 22 24 26 28 30感谢Christian Park。我看到了错误代码，这是因为“遇到了不可纠正的ECC错误”。当我尝试在第二个GPU（cudaMalloc（（void**）和bo，10*sizeof（int））中分配内存时，会发生此错误。我禁用了ECC支持，它在有一个k40c和一个特斯拉c2070的系统中运行良好。这是因为体系结构不同吗？谢谢Robert。没错，第二个设备是特斯拉c2070。我刚刚从指定的链接看到了此文档，不建议混合不同体系结构的GPU。谢谢。您的链接p当然，这与特斯拉GPU的一般使用是完全不同的。当混合不同代的GPU时，会出现一些技术问题（例如，与P2P传输相关），因此，大规模使用GPU可能不是一个好主意，但这并不是您在此报告的问题的根源。