Question

好吧所以我正在努力学习CUDA以获得15美元购买的'新'FX 570; D 现在在代码中没有错误，array1_host正确启动它的值，但是当我将内存从设备复制到主机时，值保持不变。如果我删除第二个内核调用（在这个项目中尝试多个内核），同样的事情就会发生。我很困惑，所以谢谢你能帮到我的任何帮助：）

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

#pragma comment (lib, "cudart")

#define N 5000

__global__ void addArray(float* a, float* b)
{
   a[threadIdx.x] += b[threadIdx.x];
}
__global__ void timesArray(float* a, float* b)
{
   a[threadIdx.x] *= b[threadIdx.x];
}

int main(){
   float array1_host[N];
   float array2_host[N];

   float *array1_device;
   float *array2_device;

   cudaError_t err;

   for(int x = 0; x < N; x++){
       array1_host[x] = (float) x * 2;
       array2_host[x] = (float) x * 6;
   }

   err = cudaMalloc((void**)&array1_device, N*sizeof(float));
   err = cudaMalloc((void**)&array2_device, N*sizeof(float));

   err = cudaMemcpy(array1_device, array1_host, N*sizeof(float),   cudaMemcpyHostToDevice);
   err = cudaMemcpy(array2_device, array2_host, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

   dim3 dimBlock( N );
   dim3 dimGrid ( 1 );

   addArray<<<dimGrid, dimBlock>>>(array1_device, array2_device); 
   timesArray<<<dimGrid, dimBlock>>>(array1_device, array2_device);

   err = cudaMemcpy(array1_host, array1_device, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

   cudaFree(array1_device);
   cudaFree(array2_device);

   std::cout << cudaGetErrorString(err) << "\n\n\n\n\n\n";
   std::cout << array1_host;


   cudaDeviceReset();

   system("pause");
   return 0;
}

Answer 1

你有一个错误，因为N是5000，但是块中的threds有限制 - 它取决于Compute Capability link to features on wiki。
试试这段代码：

#define K 200

....

dim3 dimBlock( K );
dim3 dimGrid ( N/K );

要调试代码，您可以在每次调用内核或其他函数后使用cudaGetLastError()来了解错误的位置exaple about CUDA errors。

CUDA内存不会返回主机

1 个答案: