Memory Cuda计划结果在HW中始终为零，在EMU中是否正确？

我有一个奇怪的问题。。我已经编写了一个CUDA代码，它在仿真中正确执行，所有结果都会显示出来。。但是，当在硬件“G210”上执行时。。结果存储器中的结果始终为0

我将两个向量传递给内核，一个带有随机变量，另一个初始化为零，代码将第一个向量复制到共享内存，执行一些交换和其他操作，然后将结果写回第二个向量（初始为0的向量）

我使用的是双精度，使用的是-arch sm13标志，所有内存分配也使用sizeof（double）

我已经检查了内核是否被调用，它确实被调用了。。所以这里没有问题。。 cudaMemCpy没有问题

可能是什么问题……：（为什么它可以在仿真中工作，而不能在硬件上工作

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我很困惑。有什么想法吗？

仿真模式不是对GPU的精确模拟-它不试图模拟并发线程的行为以及由此产生的所有问题。为了调试内核，您可能必须将其分解为更小的版本，直到您能识别问题为止。

仿真模式不是对GPU的精确模拟-它不会试图模拟并发线程的行为以及由此产生的所有问题。为了调试内核，您可能必须将其分解为更小的版本，直到您能够识别问题为止。

仿真使用不同的协同模式mpiler，所有内存都在主机上，只有一个线程在运行，等等。如果你在仿真中发现了一个bug，你就在代码中发现了一个bug。如果它在仿真中工作，并不意味着你没有bug。你的问题基本上是，我有bug代码，我的bug是什么

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建议：检查所有内容的返回值。了解如何进行错误检查。认识到设备上的错误可以异步显示cpu代码。使用调试器（可能购买便宜的低端nvidia gpu以简化此过程）。如果您更喜欢printf而不是调试，请尝试使用cuprintf（可在cuda论坛上获得）在英伟达CUDA论坛上寻求帮助。

< P>仿真使用不同的编译器，所有内存都在主机上，只有一个线程在运行，等等。如果你在仿真中发现了一个bug，你发现你的代码中有一个bug。如果它在仿真中工作，并不意味着你没有bug。你的问题是，基本上，我有BUGGY代码，什么是我的bug？

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建议：检查所有内容的返回值。了解如何进行错误检查。认识到设备上的错误可以异步显示cpu代码。使用调试器（可能购买便宜的低端nvidia gpu以简化此过程）。如果您更喜欢printf而不是调试，请尝试使用cuprintf（可在cuda论坛上获得）在英伟达CUDA论坛上寻求帮助。

< P>如果我记得正确的话，GEFECK 210不支持计算能力1.3，也就是说它不支持双倍。

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尝试重新编写代码以使用singles，使用-arch=sm_12编译。

如果我没记错的话，GeForce 210不支持计算能力1.3，也就是说，它不支持double

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尝试重新编写代码以使用singles，使用-arch=sm_12编译。

你完全正确！我的错误..我刚刚这么做了，效果很好..感谢加载..但是，没有加速增益..相反，GPU速度较慢：（你完全正确！我的错误..我刚刚这样做了，它运行良好，结果正确..谢谢加载..但是，没有速度提升..相反，GPU速度较慢：（你分析过代码吗？从简要描述来看，你的操作似乎是内存受限的（主要是读写）因此，值得检查的是，您没有低效的内存事务或共享内存库冲突（如果您使用共享内存）。也许在其他问题或英伟达论坛上发布更多的细节。。您分析过代码吗？从简要描述来看，您的操作似乎是内存受限的（主要是读写），因此值得检查您是否存在低效的内存事务或共享内存库冲突（如果您使用的是共享内存）也许在其他问题或英伟达论坛上发布更多的细节，也有可能是一个很好的推力（）。