Julia基准测试DSP.jl、CUDANative和CUDANative阵列

我正在试验DSP.jl，尤其是

conv（）

方法。我正在使用

CUDANative

和

CuArrays

创建数组作为

conv（）

的参数，以便使用

fft（）

等的cuda版本。我正在使用

BenchmarkTools

获取性能数据。我发现Julia运行时抱怨在奇怪的情况下CPU或GPU内存不足。以下是我的测试设置：

using CUDAdrv, CUDAnative, CuArrays
using DSP
using FFTW
using BenchmarkTools

N = 120
A = rand(Float32, N, N, N);
B = rand(Float32, N, N, N);
A_d = cu(A);
B_d = cu(B);

function doConv(A, B)
    C = conv(A, B)
    finalize(C)
    C = []
end

t = @benchmark doConv($A_d, $B_d)
display(t)

这是我提到的奇怪行为的一个例子。如果我将

N

设置为120，我的脚本将运行到完成。如果我将

N

设置为64，则会出现“内存不足”错误：

错误：LoadError:CUFFTError（代码2，cuFFT无法分配GPU或CPU内存）

。我可以先运行较小的案例，获取错误，然后将

N

的值增大，并成功完成脚本

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有什么我应该采取不同的措施来防止这种情况发生吗？

您能提供在+版本的库上运行此代码的硬件规格吗？@sophros从那时起，我们朝着不同的方向前进，因此我无法恢复该信息。