Question

在random_ints(b)的调用中，代码在访问数组中的N-1个位置后会遇到分段错误，与N的值无关。虽然调用random_ints(a)正常工作，但会将所有值分配给数组a。如果我使用数组的静态分配，int a[N],b[N],c[N]代码运行完美。代码与NVIDIA CUDA基础知识教程中提供的代码完全相同，而不是random_ints()函数的实现。我已经通过替换main()中的函数调用或者通过分配另一个数组并从main()返回random_ints()或删除CUDA片段来尝试其他替代方法。如果没有CUDA部分，函数调用就会完美运行。

我正在寻找这个问题的解释。提前谢谢。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define N 512
__global__ void add(int *a,int *b,int *c)
{
    c[blockIdx.x]= a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x];
}

void random_ints(int *x,int n)
{
    int i;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
            printf("\n%d",i);
            x[i]=i;
    }
}
int main()
{
    int i;
    int *a,*b,*c;   //host copies of a,b,c
    int *d_a, *d_b, *d_c;   //device copies of a,b,c
    int size =sizeof(int)*N;
    //Allocate memories for device copies of a,b,c
    cudaMalloc((void **)&d_a,size);
    cudaMalloc((void **)&d_b,size); 
    cudaMalloc((void **)&d_c,size);

    //Alloc space for host copies of a,b,c and setup input values
    a=(int*)malloc(size);
    random_ints(a,N);
    b=(int*)malloc(size);
    random_ints(b,N);   
    c=(int*)malloc(size);
    //copy inputs to the device 
    cudaMemcpy(d_a, &a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, &b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    //Launch add() kernel on GPU 
    add<<<N,1>>>(d_a,d_b,d_c);

    //copy results back to host
    cudaMemcpy(&c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(i=0;i<N;i++)
    {
            printf("\nc= %d\n",c[i]);
    }
    //cleanup
    free(a);free(b);free(c);
    cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c);
    return 0;
}

Answer 1

您将错误的参数传递给n+1。这样：

cudaMemcpy

应该是

cudaMemcpy(d_a, &a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, &b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

或

cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

同样如下：

cudaMemcpy(d_a, &a[0], size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, &b[0], size, cudaMemcpyHostToDevice);

应该是

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

或

cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

它将是主机副本的设备，它将成为问题的根源 - 它将覆盖堆栈并导致您看到的段错误。

在CUDA中使用设备malloc（）获取分段错误

1 个答案: