我正在尝试在 CUDA 中实现一个二维数组,如下所示:
u_int32_t **device_fb = 0;
u_int32_t **host_fb = 0;
cudaMalloc((void **)&device_fb, (block_size*grid_size)*sizeof(u_int32_t*));
for(int i=0; i<(block_size*grid_size); i++)
{
cudaMalloc((void **)&host_fb[i], numOpsPerCore*sizeof(u_int32_t));
}
cudaMemcpy(device_fb, host_fb, (block_size*grid_size)*sizeof(u_int32_t*), cudaMemcpyHostToDevice);
在测试中,host_fb
为 NULL。此外,当我获取 cudaMalloc((void **)&host_fb[i], numOpsPerCore*sizeof(u_int32_t));
的第一次迭代的错误代码时,我得到了 cudaErrorInvalidValue
。我究竟做错了什么?谢谢!
最佳答案
好吧,您的代码存在一些问题。查看下面代码中的注释。
在数组的大小中,您应该使用sizeof(u_int32_t)
而不是指针类型。
很难发现错误,因为两种类型的大小在某些平台上可能意外地相同,但在其他平台上则不同。
size_t arr_size = (block_size*grid_size) * sizeof(u_int32_t);
// host array wasn't allocated at all.
host_fb = malloc(arr_size);
cudaMalloc((void **)&device_fb, arr_size);
// the loop is unnecessary, you have now an allocated 2D table
cudaMemcpy(device_fb, host_fb, (block_size*grid_size)*sizeof(u_int32_t*), cudaMemcpyHostToDevice);
我使用了 malloc
函数,因为 cudaMallocHost
和 cudaHostAlloc
都分配了设备可访问的页面锁定主机内存,这可能不是你想要什么。如果存在性能问题,您可以使用它们,因为它们都会强制对分配的内存进行分页。有关详细信息,请参阅相应的文档。
关于二维数组的 cudaMalloc 失败,错误代码 11,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8098324/