0_Simple__simpleAssert + 0_Simple__simpleAssert_nvrtc

在核函数中使用强制终止函数 assert()。并且在静态代码和运行时编译两种条件下使用。

▶ 源代码：静态使用

 #include <windows.h>
 #include <stdio.h>
 #include <cuda_runtime.h>
 #include "device_launch_parameters.h"
 #include <helper_functions.h>
 #include <helper_cuda.h>

 #define WINDOWS_LEAN_AND_MEAN
 #define NOMINMAX

 __global__ void testKernel(int N)
 {
     int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x ;

     // 检查条件为“线程总编号小于 N”，即阻塞不满足该条件的线程
     // 阻塞的同时向屏幕输出阻塞线程的信息，包括核函数所在文件绝对路径、行号、线程块号，线程号，没有通过的检查条件
     assert(tid < N) ;
 }

 bool runTest()
 {
     // 使用2个线程块各32条线程，使用 assert() 阻塞最后 4 条（即第 1 线程块的第 29、30、31、32 号线程）
     int Nblocks = ;
     int Nthreads = ;
     cudaError_t error ;

     dim3 dimGrid(Nblocks);
     dim3 dimBlock(Nthreads);
     testKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>();

     printf("\n-- Begin assert output\n\n");
     error = cudaDeviceSynchronize();        // 使用设备同步来获取错误信息
     printf("\n-- End assert output\n\n");

     if (error == cudaErrorAssert)           // 输出错误信息种类
         printf("CUDA error message is: %s\n",cudaGetErrorString(error));

     return error == cudaErrorAssert;
 }

 int main()
 {
     bool testResult; 

     printf("\n\tStarted!\n");

     testResult = runTest();

     printf("\n\tCompleted! main function returned %s\n", testResult ? "OK!" : "ERROR!");
     getchar();

     return ;
 }

即时编译版：

 /*simpleAssert_kernel.cu*/
 extern "C" __global__ void testKernel(int N)
 {
     int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x ;
     assert(tid < N) ;
 }

 /*simpleAssert.cpp*/
 #include <windows.h>
 #include <stdio.h>
 #include <cuda_runtime.h>
 #include <helper_functions.h>
 #include "nvrtc_helper.h"

 #define WINDOWS_LEAN_AND_MEAN
 #define NOMINMAX

 bool runTest()
 {
     int Nblocks = ;
     int Nthreads = ;

     // 紧张的 .cu 即时编译过程
     char *kernel_file = sdkFindFilePath("simpleAssert_kernel.cu", NULL);

     char *ptx;
     size_t ptxSize;
     compileFileToPTX(kernel_file, , NULL, &ptx, &ptxSize);

     CUmodule module = loadPTX(ptx, , NULL);

     CUfunction kernel_addr;
     cuModuleGetFunction(&kernel_addr, module, "testKernel");

     dim3 dimGrid(Nblocks);
     dim3 dimBlock(Nthreads);
     int count = ;
     void *args[] = { (void *)&count };
     cuLaunchKernel(kernel_addr,dimGrid.x, dimGrid.y, dimGrid.z,dimBlock.x, dimBlock.y, dimBlock.z,,,&args[],);

     printf("\n-- Begin assert output\n\n");
     CUresult res = cuCtxSynchronize();      // 用的是上下文同步？
     printf("\n-- End assert output\n\n");

     if (res == CUDA_ERROR_ASSERT)
         printf("Device assert failed as expected\n");

     return res == CUDA_ERROR_ASSERT ;
 }

 int main()
 {
     bool testResult;

     printf("\n\tStarted!\n");

     testResult = runTest();

     printf("\n\tCompleted! main function returned %s\n", testResult ? "OK!" : "ERROR!");
     getchar();

     return ;
 }

▶ 输出结果：

    Started!

-- Begin assert output

D:/Program/CUDA/Samples/0_Simple/simpleAssert/simpleAssert.cu:: block: [,,], thread: [,,] Assertion `tid < N` failed.
D:/Program/CUDA/Samples/0_Simple/simpleAssert/simpleAssert.cu:: block: [,,], thread: [,,] Assertion `tid < N` failed.
D:/Program/CUDA/Samples/0_Simple/simpleAssert/simpleAssert.cu:: block: [,,], thread: [,,] Assertion `tid < N` failed.
D:/Program/CUDA/Samples/0_Simple/simpleAssert/simpleAssert.cu:: block: [,,], thread: [,,] Assertion `tid < N` failed.

-- End assert output

CUDA error message is: device-side assert triggered

    Completed! main function returned OK!

▶ 涨姿势：

● 在核函数中使用  assert( condition )  来检查各线程中是否满足某条件。
    若不满足条件 condition，则强制终止该线程，并输出核函数所在文件绝对路径、行号、线程块号，线程号，没有通过的检查条件
    返回错误种类： cudaErrorAssert，错误代码 59，信息为 device-side assert triggered
    cudaErrorAssert 为定义在 driver_type.h 中的枚举类型  enum __device_builtin__ cudaError{...};  中，记录了各种错误信息。

● 调用核函数的另一种方法。使用定义在 cuda.h 中的函数 cuLaunchKernel。使用的参数与 <<< >>> 方式基本相同。

 CUresult CUDAAPI cuLaunchKernel
 (
     CUfunction f,
     unsigned int gridDimX, unsigned int gridDimY, unsigned int gridDimZ,
     unsigned int blockDimX, unsigned int blockDimY, unsigned int blockDimZ,
     unsigned int sharedMemBytes,
     CUstream hStream,
     void **kernelParams,
     void **extra
 );

● 两种方法使用的同步函数

　　静态方法时使用的是设备同步  extern __host__ __cudart_builtin__ cudaError_t CUDARTAPI cudaDeviceSynchronize(void);，定义在 cuda_runtime_api.h 中

　　即时编译时用的是上下文同步  CUresult CUDAAPI cuCtxSynchronize(void); ，定义在 cuda.h 中

　　尚不清楚两者的差别，等待填坑。