未处理的异常...访问违规读取位置

时间:2015-03-01 03:33:38

标签: c visual-studio-2010 cuda gpu

我正在学习使用NVIDIA / CUDA等的教程。在这里:http://www.nvidia.com/content/gtc-2010/pdfs/2131_gtc2010.pdf

我正在尝试并行添加两个向量,但我遇到了帖子标题中提到的这些内存访问冲突问题。

错误发生在我的 printf行 (我将在下面发布我的代码),但如果我将其注释掉,我会被带到名为的文件中“dbgheap.c”我刚刚在该文件的第1696行收到相同的错误消息(该文件有3268行)

该行是:

if (*pb++ != bCheck)

,其中的功能是:

extern "C" static int __cdecl CheckBytes(
    unsigned char * pb,
    unsigned char bCheck,
    size_t nSize
    )
{
    while (nSize--)
    {
        if (*pb++ != bCheck) //this is the line with the error
        {
            return FALSE;
        }
    }
    return TRUE;
}

我认为它所说的无法访问的内存地址位置是我的“a”,“b”和“c”变量的位置(将在下面发布我的代码)。

所以没有进一步的说明,这是我的代码(抱歉没有评论):

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define N 10

__global__ void kernel() {
}

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    c[blockIdx.x] = a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x];
}

void random_ints(int* a,int num) {
    for (int i = 0; i<num; i++)
        a[i] = rand();
}

int main () {
    int *a,*b,*c;
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    int size = N*sizeof(int);

    cudaMalloc((void**)&dev_a,size);
    cudaMalloc((void**)&dev_b,size);
    cudaMalloc((void**)&dev_c,size);

    a = (int*)malloc(size);
    b = (int*)malloc(size);
    c = (int*)malloc(size);

    random_ints(a,N);
    random_ints(b,N);



    cudaMemcpy(dev_a,&a,size,cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b,&b,size,cudaMemcpyHostToDevice);
    add<<<N,1>>>(dev_a,dev_b,dev_c);

    cudaMemcpy(&c,dev_c,size,cudaMemcpyDeviceToHost);

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

    free(a); free(b); free(c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
    return 0;
}

如果您需要任何澄清,请询问。

谢谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

cudaMemcpy参数是实际的指针,所以在传递之前不需要使用它们的地址(与cudaMalloc不同)。删除&amp;。

   cudaMemcpy(dev_a,a,size,cudaMemcpyHostToDevice);
   cudaMemcpy(dev_b,b,size,cudaMemcpyHostToDevice);
   add<<<N,1>>>(dev_a,dev_b,dev_c);

   cudaMemcpy(c,dev_c,size,cudaMemcpyDeviceToHost);

我相信这是造成你的记忆腐败问题的原因。

作为一个形式问题,我将传递长度并根据blockIdx.x进行检查。

__global__ void add(int *a, int *b, int *c, int N) {
    if (blockIdx.x < N) { 
        c[blockIdx.x] = a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x];
    }
}

我认为这实际上是必需的,但我猜测如果范围适合单个扭曲则不行。对于N> 16,这将是必要的,检查会更复杂一些(使用threadIdx.x和blockDim.x)。