cudaGetDeviceCount返回0

我正在運行下面的代碼。但是，我得到輸出遇到錯誤代碼爲38 測試= 0 的deviceCount = 0 遇到錯誤代碼爲38 測試2 = 0 我在Ubuntu的NVIDIA GTX 690顯卡。這是否意味着駕駛員未被激活？cudaGetDeviceCount返回0

#include <iostream> 

using namespace std; 
__device__ __constant__ float* data; 

template<class T> void allocOnly(T* deviceDest, size_t numElem) 
{ 
    cudaError_t errCode = cudaMalloc((void**)&deviceDest, numElem*sizeof(T)); 
    if(errCode != cudaSuccess) 
     cout << "Got error with code " << errCode << endl; 
} 

int main() 
{ 
    float* test(0); 
    allocOnly<float>(test,10); 
    cout << "test = " << test << endl; 
    int deviceCount = 0; 
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount); 
    cout << "deviceCount= " << deviceCount << endl; 

    float* test2(0);  
    cudaError_t errCode = cudaMalloc((void**)&test2, 10*sizeof(float)); 
    if(errCode != cudaSuccess) 
     cout << "Got error with code " << errCode << endl; 
    cout << "test2 = " << test2 << endl; 

    return 0; 
}

來源

2013-07-17 vkaul11

我不知道是否有幫助，但如果你是在最近的筆記本電腦運行Ubuntu，你可能需要，因爲Nvidia的擎天柱大黃蜂的，以便安裝驅動程序。 – Brugere

是的，系統設置有問題。嘗試從終端運行nvidia-smi -a並查看報告內容。

您應該在cudaGetDeviceCount（以及所有cuda API調用和內核調用）的調用上做proper cuda error checking。 error returned from that API call也是有啓發性的。

這也將是有意義的我之前執行調用cudaGetDeviceCount任何其他CUDA API調用（如allocOnly調用cudaMalloc）。

來源

2013-07-17 00:57:37

感謝羅伯特我得到了錯誤jumioadmin @ cudaGPU：〜/ cuda-convnet $ nvidia-smi -a NVIDIA：無法打開設備文件/ dev/nvidiactl（沒有這樣的文件或目錄）。 Nvidia-smi失敗了，因爲它無法與NVIDIA驅動程序通信。確保已安裝並運行最新的NVIDIA驅動程序。我有NVIDIA網站上的.run文件。我還需要做些什麼才能讓它每次都運行？ – vkaul11

我不確定你在問什麼。您可能需要通過像root用戶那樣運行'nvidia-smi'來實例化必要的文件。或者，也許你只需要安裝驅動程序。或者，也許你正在與一個新的驅動程序發生衝突。根據這些信息，我無法真正診斷您的系統。此外，幫助您正確設置系統是SO的主題。您可能想閱讀linux [入門指南]（http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html），因爲其中包含了一些主題。 –

從'cudaGetDeviceCount'返回的錯誤不會是「有教育意義的」。該呼叫被定義爲始終返回'cudaSuccess'：請參見[手冊]（https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15668-s11/www/cuda-doc/html/group__CUDART__DEVICE_g665468e8cb33be42434f11bee2684ec9 .html） –

執行以下命令。應該解決的問題..

sudo nvidia-xconfig --enable-all-gpus

來源

2013-07-17 01:43:23

cudaGetDeviceCount返回0

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