为什么在使用CUDA时使用memset？

Question

我在一个CUDA代码示例中看到，memset用于将向量初始化为所有0，这将存储另外两个向量的总和。例如：

hostRef = (float *)malloc(nBytes);
gpuRef = (float *)malloc(nBytes);    
memset(hostRef, 0, nBytes);
memset(gpuRef, 0, nBytes);

如果不对这些载体做其他事情，这会起什么作用？

您可以在此处查看代码： https://books.google.com/books?id=Jgx_BAAAQBAJ&pg=PA42#v=onepage&q&f=false

不知道链接可以使用多长时间。

Answer 1

当您使用'malloc'获取内存时，它不一定是空的，只有'calloc'会为您调整内存。为了理智和调试目的，建议初始化内存。

Answer 2

如果不对这些载体做任何其他事情，那将毫无用处。但事实并非如此。

代码运行CUDA向量和，然后将结果复制到*gpuRef。然后它在主机CPU上执行相同的总和，并将结果放在*hostRef中。最后，它比较了两个结果。

当然，在将新数据复制到其中之前，它不会对任何一个数组执行任何操作，因此初始化为零仍然没有用处。

Answer 3

这是njuffa在评论中给出的答案：

  

...... GPU内存的内容在调用之间不会发生变化   应用程序。如果程序失败，我们会想避免   从前一次运行中获取良好数据，这可能导致（错误地）   相信程序执行得很好。我见过这样的案例   现实生活中，受影响的程序员非常困惑。从而   最好将结果数据初始化为已知值，尽管我   会选择0xff而不是0，因为这对应于NaN   浮点数据的模式。