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cd bin//bin里有两个测试文件 ./cutt_bench 运行结果如下：Using NVIDIA GeForce RTX 3090 SM version 8.6 Clock 1.695Ghz numSM 82 ECC 0 mem BW 936.10GB/s shMemBankSize 4B L2 6.00MB CPU using vector type AVX2 of length 8 cudaGetLastError() in file src/TensorTester.cu, function setTensorCheckPattern Error String: no kernel image is available for execution on the device 2.修改Makefile文件
//根据自己显卡型号确定（可参考https://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/） GENCODE_SM86 := -gencode arch=compute_60,code=sm_86 GENCODE_FLAGS := $(GENCODE_SM35) $(GENCODE_SM52) $(GENCODE_SM60) $(GENCODE_SM86) 3.编译
cd cutt当前路径 make 4.测试
./cutt_bench 返回bench OK证明安装正确 ./cutt_test 返回如下结果证明安装正确： number of elements 18 dimensions 2 9 permutation 0 1 number of elements 18 dimensions 2 9 permutation 0 1 number of elements 18 dimensions 2 9 permutation 1 0 [注：]如若没有正确安装cutt,使用过程中可能会报错：
cudaFuncSetSharedMemConfig(transposePacked<float, 1>, cudaSharedMemBankSizeFourByte ) in file src/calls.h, function cuttKernelSetSharedMemConfig Error String: invalid device function 免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://haidsoft.com/143106.html
