Question

我从http://llpanorama.wordpress.com/2008/05/21/my-first-cuda-program/

找到了以下程序

不幸的是我无法复制粘贴它，因为代码变得混乱

它将数字向量作为输入，然后将矢量乘以自身作为输出，我在我安装在计算机上的模拟器上运行它，它提供以下输出：

0 0.000000
1 1.000000
2 4.000000
3 9.000000
4 16.000000
5 25.000000
6 36.000000
7 49.000000
8 64.000000
9 81.000000

然而，如果我决定在运行debian的远程计算机上运行它并且通过输入

来使用cuda兼容的gpu

nvcc test.cu -lcudart -o test
./test

它给了我以下输出

为什么会这样？提前谢谢！

Answer 1

问题是代码没有错误检查，并且远程计算机出现了问题。将error checking添加到该代码（这并不难），重新运行它，然后看看会发生什么。如果您仍有问题，请回复。

以下是使用错误检查进行适当修改的代码：

// example1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include <stdio.h>
#include <cuda.h>

#define cudaCheckErrors(msg) \
    do { \
        cudaError_t __err = cudaGetLastError(); \
        if (__err != cudaSuccess) { \
            fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
                msg, cudaGetErrorString(__err), \
                __FILE__, __LINE__); \
            fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n"); \
            exit(1); \
        } \
    } while (0)

// Kernel that executes on the CUDA device
__global__ void square_array(float *a, int N)
{
  int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (idx<N) a[idx] = a[idx] * a[idx];
}

// main routine that executes on the host
int main(void)
{
  float *a_h, *a_d;  // Pointer to host & device arrays
  const int N = 10;  // Number of elements in arrays
  size_t size = N * sizeof(float);
  a_h = (float *)malloc(size);        // Allocate array on host
  cudaMalloc((void **) &a_d, size);   // Allocate array on device
  cudaCheckErrors("cudaMalloc fail");
  // Initialize host array and copy it to CUDA device
  for (int i=0; i<N; i++) a_h[i] = (float)i;
  cudaMemcpy(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy 1 fail");
  // Do calculation on device:
  int block_size = 4;
  int n_blocks = N/block_size + (N%block_size == 0 ? 0:1);
  square_array <<< n_blocks, block_size >>> (a_d, N);
  cudaDeviceSynchronize();
  cudaCheckErrors("kernel fail");
  // Retrieve result from device and store it in host array
  cudaMemcpy(a_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy 2 fail");
  // Print results
  for (int i=0; i<N; i++) printf("%d %f\n", i, a_h[i]);
  // Cleanup
  free(a_h); cudaFree(a_d);

}

使用兼容CUDA的GPU时，Cuda程序无法提供正确的输出

1 个答案: