Question

我的C程序中有一个动态声明的2D数组，我想将其内容传输到CUDA内核进行进一步处理。处理完毕后，我想用CUDA处理的数据填充C代码中动态声明的2D数组。我能够使用静态2D C数组执行此操作，但不能使用动态声明的C数组执行此操作。欢迎提出任何意见！

我的意思是动态数组的动态数组。我写的测试代码如下。

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>

const int nItt = 10;
const int nP = 5;

__device__ int d_nItt = 10;
__device__ int d_nP = 5;


__global__ void arr_chk(float *d_x_k, float *d_w_k, int row_num)
{

int index = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
int index1 = (row_num * d_nP) + index; 
if ( (index1 >= row_num * d_nP) && (index1 < ((row_num +1)*d_nP)))              //Modifying only one row data pertaining to one particular iteration
{

        d_x_k[index1] = row_num * d_nP;
        d_w_k[index1] = index;
}

}

float **mat_create2(int r, int c)
{
float **dynamicArray;
dynamicArray = (float **) malloc (sizeof (float)*r);
for(int i=0; i<r; i++)
    {
    dynamicArray[i] = (float *) malloc (sizeof (float)*c);
        for(int j= 0; j<c;j++)
        {
            dynamicArray[i][j] = 0;
        }
    }
return dynamicArray;
}

/* Freeing memory - here only number of rows are passed*/
void cleanup2d(float **mat_arr, int x)
{
int i;
for(i=0; i<x; i++)
{
    free(mat_arr[i]);
}
free(mat_arr);
}

int main()
{

//float w_k[nItt][nP]; //Static array declaration - works!
//float x_k[nItt][nP];
// if I uncomment this dynamic declaration and comment the static one, it does not work.....
float **w_k = mat_create2(nItt,nP); 
float **x_k = mat_create2(nItt,nP);
float *d_w_k, *d_x_k;       // Device variables for w_k and x_k
int nblocks, blocksize, nthreads;
for(int i=0;i<nItt;i++)
{
    for(int j=0;j<nP;j++)
    {
        x_k[i][j] = (nP*i);
        w_k[i][j] = j;
    }
}

for(int i=0;i<nItt;i++)
{
    for(int j=0;j<nP;j++)
    {
        printf("x_k[%d][%d] = %f\t",i,j,x_k[i][j]);
        printf("w_k[%d][%d] = %f\n",i,j,w_k[i][j]);
    }
}
int size1 = nItt * nP * sizeof(float);
printf("\nThe array size in memory bytes is: %d\n",size1);
cudaMalloc( (void**)&d_x_k, size1 );
cudaMalloc( (void**)&d_w_k, size1 );

if((nP*nItt)<32)    
{
    blocksize = nP*nItt;
    nblocks = 1;
}
else
{
    blocksize = 32;     // Defines the number of threads running per block. Taken equal to warp size
    nthreads = blocksize;
    nblocks =  ceil(float(nP*nItt) / nthreads);     // Calculated total number of blocks thus required
}

for(int i = 0; i< nItt; i++)
{
    cudaMemcpy( d_x_k, x_k, size1,cudaMemcpyHostToDevice ); //copy of x_k to device
    cudaMemcpy( d_w_k, w_k, size1,cudaMemcpyHostToDevice ); //copy of w_k to device
    arr_chk<<<nblocks, blocksize>>>(d_x_k,d_w_k,i);
    cudaMemcpy( x_k, d_x_k, size1, cudaMemcpyDeviceToHost );
    cudaMemcpy( w_k, d_w_k, size1, cudaMemcpyDeviceToHost );
}
printf("\nVerification after return from gpu\n");
for(int i = 0; i<nItt; i++)
{
    for(int j=0;j<nP;j++)
    {
        printf("x_k[%d][%d] = %f\t",i,j,x_k[i][j]);
        printf("w_k[%d][%d] = %f\n",i,j,w_k[i][j]);
    }
}
cudaFree( d_x_k );
cudaFree( d_w_k );
cleanup2d(x_k,nItt);
cleanup2d(w_k,nItt);
getch();
return 0;

Answer 1

我的意思是动态数组的动态数组。

嗯，这正是问题所在。动态数组的动态数组由一大堆不相交的内存块组成，每个内存对应一个阵列中的每一行（从malloc中的for mat_create2中可以清楚地看到。因此，只需调用cudaMemcpy ^*，就无法将此类数据结构复制到设备内存中。相反，你必须做任何一个

还在CUDA上使用动态数组的动态数组。为此，您必须使用mat_create2而不是cudaMalloc重新创建malloc函数，然后单独复制每一行。
在CUDA上使用“紧”2d数组，就像你现在一样（这是一件好事，至少在性能方面！）。但是如果你继续在主机内存上使用dyn-dyn-arrays，你仍然可以单独复制每一行，比如
```
for(int i=0; i<r; ++i){
  cudaMemcpy(d_x_k + i*c, x_k[i], c*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice)
}
```

您可能想知道“为什么它适用于静态二维数组呢？”好吧，C 中的 static 2d数组是正确的紧密数组，可以一次复制。有些令人困惑的是它们使用与dyn-dyn数组（arr[x][y]）完全相同的语法编制索引，因为它实际上完全不同。

但是你应该考虑在主机内存上使用紧密数组，也许使用像

这样的面向对象的包装器

typedef struct {
  float* data;
  int n_rows, n_cols;
} tight2dFloatArray;

#define INDEX_TIGHT2DARRAY(arr, y, x)\
  (arr).data[(y)*(arr).n_cols + (x)]

当然，这种方法可以作为C ++类实现更安全。

^*您也无法仅使用一个memcpy将其复制到主内存中：它只复制指针数组，而不是实际数据。

将数据从C中的2d动态数组传输到CUDA并返回

1 个答案: