Некоторые методы диагностики и устранения ошибок при работе с CUDA в различных операционных системах:

• Утилита cuda-memcheck. 1 Выполняет анализ транзакций памяти внутри выполняющегося ядра и сообщает о переполнении буфера или любом незаконном использовании указателя в ядре. 1
• Инструмент Compute Sanitizer. 3 Обеспечивает автоматическую проверку ошибок API времени выполнения, даже если код не обрабатывает ошибки. 3
• Отладчик CUDA-GDB. 3 Позволяет выполнять типичные операции отладки, такие как установка точек останова, шаг за шагом и проверка данных. 3
• Проверка форм и диапазонов тензоров. 2 Нужно убедиться, что все формы тензоров соответствуют ожиданиям сети. 2
• Мониторинг использования памяти графического процессора. 2 Для этого можно использовать инструменты, например nvidia-smi. 2 Если памяти не хватает, стоит уменьшить размер партии или оптимизировать модель. 2
• Тестирование с упрощённой версией кода. 2 Это поможет изолировать проблемную операцию и определить, связана ли она с определённым слоем или операцией. 2
• Регулярная проверка конвейера данных. 2 Нужно убедиться, что данные правильно обработаны и загружены. 2
• Использование модульных тестов. 2 Следует писать небольшие тесты для разных компонентов модели, чтобы ловить ошибки на ранней стадии. 2
• Обновление драйверов, инструментария CUDA и сред глубокого обучения. 2 Иногда ошибки возникают из-за ошибок, которые исправлены в новых выпусках. 2

Также можно обратиться за помощью на форумы сообщества, чтобы узнать у других пользователей, которые столкнулись и решили похожие проблемы. 2