RTX 3080 LHR 缺少 gpu__dram_throughput CUDA 指标
RTX 3080 LHR Missing gpu__dram_throughput CUDA metric
作为机器学习项目的一部分，我们正在优化一些自定义 CUDA 内核。
我们正在尝试使用 Nsight Compute 对它们进行分析，但在 运行 CUDA 内核的简单包装器时，在 LHR RTX 3080 上遇到以下错误 运行：
==ERROR== Failed to access the following 4 metrics: dram__cycles_active.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed, dram__cycles_elapsed.avg.per_second, gpu__compute_memory_throughput.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed, gpu__dram_throughput.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed
==ERROR== Failed to profile kernel "kernel" in process 20204
运行 RTX 3080 TI（非 LHR）与 RTX-3080（LHR）上可用指标的差异 nv-nsight-cu-cli --devices 0 --query-metrics，我们注意到以下指标缺失RTX 3080 LHR 版本：
gpu__compute_memory_request_throughput
gpu__compute_memory_throughput
gpu__dram_throughput
所有这些都是使用 Nsight Compute 进行基本内存分析所必需的。除这些指标外，所有其他指标均正确存在。这是LHR卡的限制吗？为什么他们不在场？
详情：
- 技嘉 RTX 3080 Turbo (LHR)
- 库达版本：11.5
- 驱动版本：497.29.
- Windows 10
我在 nvidia 开发者论坛上看到了你的 post，从它的样子来看，nvidia 并没有打算这样做，所以我要么暂时使用有效的（非 lhr）直到他们修复它。 Nsight Compute 支持 Quadro 和 tesla 卡，因此它们可能是一种保留解决方案。
所以回答主要问题：
Will buying a non-LHR GPU address this problem?
就目前而言，是的，购买非 lhr 3080 应该可以解决这个问题。
根据 Nvidia 论坛，这是一个意外错误，已通过从 CUDA 11.5 升级到 CUDA 11.6 得到修复，在 CUDA 11.6 下，所有分析都可以使用所有可用指标正常工作。
成功条件：
- 技嘉 RTX 3080 Turbo (LHR)
- 库达版本：11.6
- 驱动版本：511.23.
- Windows 10
我们不知道为什么这些指标不可用，但版本更新绝对是正确的解决方法。
作为机器学习项目的一部分，我们正在优化一些自定义 CUDA 内核。
我们正在尝试使用 Nsight Compute 对它们进行分析，但在 运行 CUDA 内核的简单包装器时，在 LHR RTX 3080 上遇到以下错误 运行：
==ERROR== Failed to access the following 4 metrics: dram__cycles_active.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed, dram__cycles_elapsed.avg.per_second, gpu__compute_memory_throughput.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed, gpu__dram_throughput.avg.pct_of_peak_sustained_elapsed
==ERROR== Failed to profile kernel "kernel" in process 20204
运行 RTX 3080 TI（非 LHR）与 RTX-3080（LHR）上可用指标的差异 nv-nsight-cu-cli --devices 0 --query-metrics，我们注意到以下指标缺失RTX 3080 LHR 版本：
gpu__compute_memory_request_throughput
gpu__compute_memory_throughput
gpu__dram_throughput
所有这些都是使用 Nsight Compute 进行基本内存分析所必需的。除这些指标外，所有其他指标均正确存在。这是LHR卡的限制吗？为什么他们不在场？
详情：
- 技嘉 RTX 3080 Turbo (LHR)
- 库达版本：11.5
- 驱动版本：497.29.
- Windows 10
我在 nvidia 开发者论坛上看到了你的 post，从它的样子来看，nvidia 并没有打算这样做，所以我要么暂时使用有效的（非 lhr）直到他们修复它。 Nsight Compute 支持 Quadro 和 tesla 卡，因此它们可能是一种保留解决方案。
所以回答主要问题：
Will buying a non-LHR GPU address this problem?
就目前而言，是的，购买非 lhr 3080 应该可以解决这个问题。
根据 Nvidia 论坛，这是一个意外错误，已通过从 CUDA 11.5 升级到 CUDA 11.6 得到修复，在 CUDA 11.6 下，所有分析都可以使用所有可用指标正常工作。
成功条件：
- 技嘉 RTX 3080 Turbo (LHR)
- 库达版本：11.6
- 驱动版本：511.23.
- Windows 10
我们不知道为什么这些指标不可用，但版本更新绝对是正确的解决方法。