Question

我在CUDA中编写了以下代码

__global__ void test(int *b_dev)
{
  int index=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;
  b_dev[index]=1;
 }

 int main()
 {
   int **a;
   int *b_dev;
   a=(int**)malloc(sizeof(int*)*4);
   for(i=0;i<4;i++)
     a[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*4);

   //initialise array a here with 0

   cudaMalloc((void**)&b_dev,sizeof(int)*16);
   cudaMemcpy(b_dev,a,sizeof(int)*16,cudaMemcpyHostToDevice);
   test<<<4,4>>>(dev_b);
   cudaMemcpy(a,b_dev,sizeof(int)*16,cudaMemcpyDeviceToHost);
   for(i=0;i<4;i++)
     for(j=0;j<4;j++)
        cout<<a[i][j];
  }

我在主机中有这个2d数组，我将其作为1D数组展平并在gpu中处理但是当我尝试在主机中打印数组a时，此代码会产生分段错误，但是当我注释掉行{{1在kernal中，它使用初始化的零打印数组b_dev[valindex]=1。 visual c ++调试器指示

CXX0030：无法评估错误表达。

请引导我

Answer 1

当你以你的方式分配一个数组数组时，你没有保证每个数组在内存中都是连续的。更具体地说，在您的示例中，您有一个int**数组a，其中包含4个int*数组，a[0]，a[1]，a[2]，和a[3]。在每个数组a [i]（其中i是2D数组的数组索引）内，内存将是连续的。但是，没有保证数组a[i]的内存和数组a[i+1]的内存是。也就是说，在您对malloc的调用之间，正在分配的内存可以来自您的免费商店中的任何位置，并且它们是否是连续的最多是malloc。（顺便说一句，如果你在堆栈上分配内存，那么它将是连续的，或者在堆上作为一维数组）。

因此，您不能指望1次调用cudaMemcpy来复制所有数组。相反，您必须为每个1D数组执行多个cudaMemcpy调用才能复制所有这些调用，并在目标指针上执行指针算术，以确保将它们复制到正确的位置。

使用连续的2D数据时，可以使用具有签名的cudaMemcpy2D：

cudaError_t cudaMemcpy2D ( void* dst, size_t dpitch, const void* src, size_t spitch, size_t width, size_t height, cudaMemcpyKind kind )

如果您知道源和目标音高，则可以使用此项，并在使用数据时考虑音高。但是，此函数假定数据维度是连续的，因此在您的情况下它不会对您有所帮助。

当然，最简单的解决方案是选择一个数组维度协议并坚持使用它（例如，要么所有的内存都是2D或全部是1D，但除非你有令人信服的理由，否则不要将它们混合在一起）。

如果我没有留下relevant CUDA documentation about cudaMemcpy

的链接，我也会失职

问题在CUDA中映射2D到1D数组

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