Question

我尝试用cuda C编写一个简单的例子，我关注这个截屏，但结果错误

这是一个例子：

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include<windows.h>
#define SIZE    1024

__global__ void VectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n)
{
    int i = threadIdx.x;

    if (i < n){
        c[i] = a[i] + b[i];
    }

}

int main()
{
    int *a, *b, *c;
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaError_t cudaStatus;
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU         installed?");

    }
    a = (int *)malloc(SIZE*sizeof(int));
    b = (int *)malloc(SIZE*sizeof(int));
    c = (int *)malloc(SIZE*sizeof(int));

    cudaMalloc(&d_a, SIZE*sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, SIZE*sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, SIZE*sizeof(int));

    for (int i = 0; i < SIZE; i++)
    {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
        c[i] = 0;
    }

    cudaMemcpy(d_a, a, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_c, c, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    VectorAdd<<< 1, SIZE >>>(d_a, d_b, d_c, SIZE);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
    }
    cudaMemcpy(c, d_c, SIZE*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    for (int i = 0; i < 10; ++i)
        printf("c[%d] = %d\n", i, c[i]);

    free(a);
    free(b);
    free(c);
    enter code here
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return 0;
}

结果是：

c[0]=0
c[1]=0
c[2]=0
c[3]=0
c[4]=0
c[5]=0
c[6]=0
c[7]=0
c[8]=0
c[9]=0

但我期待这个结果：

c[0]=0
c[1]=2
c[2]=4
c[3]=6
c[4]=8
c[5]=10
c[6]=12
c[7]=14
c[8]=16
c[9]=18

请任何人可以帮忙解决这个问题！

Answer 1

我做了一些错误的评论，所以我会尝试修复错误并在此处给出正确答案。首先，请参加与proper CUDA error checking相关的评论。

其次，GT210（CC 1.2）的最大线程块大小为512，而不是256，正如我在混乱时刻所评论的那样。

那就是说，你应该通过做上面提到的错误检查得到以下错误：

GPUassert: invalid device function

在这种情况下，此错误表示您编译代码的体系结构高于运行该示例所使用的体系结构。您正在为compute capability = 2.0或更高版本的设备（如您所评论的）编译示例，但随后您在GT210中执行了compute capability = 1.2的代码。

首先，重新编译相应体系结构的示例。

-gencode=arch=compute_20 TO -gencode=arch=compute_12

成功编译架构示例后，您将收到以下错误（因为 ALREADY 正在执行proper error checking;）

GPUassert: invalid configuration argument

在这种情况下，错误表示您使用的资源多于可用于您的体系结构的资源（计算能力1.2），因为您尝试启动SIZE = 1024块但最大线程块大小为{{ 1}}，也就是说，你不能配置超过512个线程的块。

因此，将SIZE调整为512，一切都应按预期工作。以下是您的示例，执行proper CUDA error checking。

cuda的错误结果

1 个答案: