假设你只需要调试C/C部分，可以使用python中的cuda-gdb。我不知道有哪个调试器可以从调试python跳到调试CUDA C。这里有一个可能的方法，复制了here所提供的方法。
要调试从python调用的CUDA C/C库函数，下面是一种可能性，它受到this article的启发。
1.在本演练中，我将使用t383.pyt383.cuthis answer中的www.example.com和www.example.com文件，并在CentOS7上使用CUDA 10、python 2.7.5
1.使用-G和-g开关编译CUDA C/C库，就像您执行普通调试一样：

$ nvcc -Xcompiler -fPIC -std=c++11 -shared -arch=sm_60 -G -g -o t383.so t383.cu -DFIX

1.为此我们需要两个终端会话，我将它们称为会话1和会话2，在会话1中，启动你的python解释器：

$ python
...
>>>

1.在会话2中，找到与您的python解释器关联的进程ID（将USER替换为您的实际用户名）：

$ ps -ef |grep USER
...
USER    23221 22694  0 23:55 pts/0    00:00:00 python
...
$

在上面的示例中，23221是Python解释器的进程ID（使用man ps获取帮助）
1.在会话2中，启动cuda-gdb以附加到该进程ID：

$ cuda-gdb -p 23221
... (lots of spew here)
(cuda-gdb)

1.在会话2中，在（cuda-gdb）提示符下，在CUDA C/C++库中的所需位置设置断点。在本例中，我们将在内核代码的前几行之一（www.example.com文件中的第70行）设置断点t383.cu。如果尚未加载库（在本演练中，我们没有这样做），那么cuda-gdb将指出这一点，并询问您是否希望在将来的库加载中使断点挂起。（或者，在开始cuda-gdb会话之前，您可以在解释器中运行一次python脚本，就像我们在下面的步骤7中所做的那样。这将加载库的符号表，并避免出现此提示）。设置断点之后，我们将在cuda-gdb中发出continue命令，以便再次运行python解释器：

(cuda-gdb) break t383.cu:70
No symbol table is loaded.  Use the "file" command.
Make breakpoint pending on future shared library load? (y or [n]) y
Breakpoint 1 (t383.cu:70) pending.
(cuda-gdb) continue
Continuing.

1.在会话1中，运行python脚本：

>>> execfile("t383.py")
init terrain_height_map
1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1,

1.我们的python解释器现在已经停止（并且没有响应），因为在会话2中我们看到断点已经被命中：

[New Thread 0x7fdb0ffff700 (LWP 23589)]
[New Thread 0x7fdb0f7fe700 (LWP 23590)]
[Switching focus to CUDA kernel 0, grid 1, block (0,0,0), thread (0,0,0), device 0, sm 0, warp 0, lane 0]

Thread 1 "python" hit Breakpoint 1, update_water_flow<<<(1,1,1),(1024,1,1)>>> (
    water_height_map=0x80080000800000, water_flow_map=0xfffcc000800600,
    d_updated_water_flow_map=0x7fdb00800800, SIZE_X=4, SIZE_Y=4) at t383.cu:70
70          int col = index % SIZE_X;
(cuda-gdb)

我们看到断点在库（内核）代码的第70行，正如预期的那样。只要您在库函数中，普通的C/C++ cuda-gdb调试就可以在会话2中的这一点上继续。
当你完成调试时（你可能需要删除设置的断点），你可以在会话2中再次输入continue，以允许控制返回到会话1中的python解释器，并完成你的应用程序。

为了完善Robert的回答，如果你使用的是CUDA-Python，你可以使用选项--args来传递一个包含参数的命令行。例如，这是一个有效的命令行：

$ cuda-gdb --args python3 hello.py

您的原始命令无效，因为如果没有--args，cuda-gdb将接受参数a主机核心转储文件。
以下是完整的命令行，其中包含CUDA-Python repository的示例：

$ cuda-gdb -q --args python3 simpleCubemapTexture_test.py
Reading symbols from python3...
(No debugging symbols found in python3)
(cuda-gdb) set cuda break_on_launch application
(cuda-gdb) run
Starting program: /usr/bin/python3 simpleCubemapTexture_test.py.
...
[Switching focus to CUDA kernel 0, grid 1, block (0,0,0), thread (0,0,0), device 0, sm 0, warp 0, lane 0]
0x00007fff67858600 in transformKernel<<<(8,8,1),(8,8,1)>>> ()
(cuda-gdb) p $pc
$1 = (void (*)()) 0x7fff67858600 <transformKernel>
(cuda-gdb) bt
#0  0x00007fff67858600 in transformKernel<<<(8,8,1),(8,8,1)>>> ()