Question

我正在尝试在管理某些内存的设备上构建容器类。在内核中的对象构造期间动态分配该内存并填充该内存。根据可以使用内核中的简单new []完成的文档（在Visual Studio 2012中使用带有计算可运行性5.0的CUDA 8.0）。之后我想在主机代码中访问容器内的数据（例如，用于测试所有值是否正确）。

DeviceContainer类的最小版本如下所示：

class DeviceContainer 
{
public:
   __device__ DeviceContainer(unsigned int size);
   __host__ __device__ ~DeviceContainer();

   __host__ __device__ DeviceContainer(const DeviceContainer & other);
   __host__ __device__ DeviceContainer & operator=(const DeviceContainer & other);

   __host__ __device__ unsigned int getSize() const { return m_sizeData; }
   __device__ int * getDataDevice() const { return mp_dev_data; }
   __host__ int* getDataHost() const;

private:
   int * mp_dev_data;
   unsigned int m_sizeData;
};


__device__ DeviceContainer::DeviceContainer(unsigned int size) :
      m_sizeData(size), mp_dev_data(nullptr) 
{
   mp_dev_data = new int[m_sizeData];

   for(unsigned int i = 0; i < m_sizeData; ++i) {
      mp_dev_data[i] = i;
   }
}


__host__ __device__ DeviceContainer::DeviceContainer(const DeviceContainer & other) : 
  m_sizeData(other.m_sizeData)
{
#ifndef __CUDA_ARCH__
   cudaSafeCall( cudaMalloc((void**)&mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int)) );
   cudaSafeCall( cudaMemcpy(mp_dev_data, other.mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToDevice) );
#else
   mp_dev_data = new int[m_sizeData];
   memcpy(mp_dev_data, other.mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int));
#endif
}


__host__ __device__ DeviceContainer::~DeviceContainer()
{
#ifndef __CUDA_ARCH__
   cudaSafeCall( cudaFree(mp_dev_data) );
#else
   delete[] mp_dev_data;
#endif
   mp_dev_data = nullptr;
}


__host__ __device__ DeviceContainer & DeviceContainer::operator=(const DeviceContainer & other)
{
   m_sizeData = other.m_sizeData;

 #ifndef __CUDA_ARCH__
   cudaSafeCall( cudaMalloc((void**)&mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int)) );
   cudaSafeCall( cudaMemcpy(mp_dev_data, other.mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToDevice) );
#else
   mp_dev_data = new int[m_sizeData];
   memcpy(mp_dev_data, other.mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int));
#endif

   return *this;
}


__host__ int* DeviceContainer::getDataHost() const
{
   int * pDataHost = new int[m_sizeData];
   cudaSafeCall( cudaMemcpy(pDataHost, mp_dev_data, m_sizeData * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost) );
   return pDataHost;
}

它只管理数组mp_dev_data。在构造期间创建并填充连续值的数组，这应该只能在设备上实现。（请注意，实际上容器的大小可能彼此不同。）

我认为我需要提供一个复制构造函数和赋值运算符，因为我不知道在内核中填充数组的任何其他方法。（见下文第3项问题。）由于复制和删除也可以在主机上进行，因此__CUDA_ARCH__用于确定我们正在编译的执行路径。在主机上使用cudaMemcpy和cudaFree，我们可以在设备上使用memcpy和delete[]。

用于创建对象的内核非常简单：

__global__ void createContainer(DeviceContainer * pContainer, unsigned int numContainer, unsigned int containerSize)
{
   unsigned int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

   if(offset < numContainer)
   {
      pContainer[offset] = DeviceContainer(containerSize);
   }
}

范围内的一维网格中的每个线程都会创建一个容器对象。

然后main函数在设备和主机上为容器（在本例中为90000）分配数组，调用内核并尝试使用这些对象：

void main()
{
   const unsigned int numContainer = 90000;
   const unsigned int containerSize = 5;

   DeviceContainer * pDevContainer;
   cudaSafeCall( cudaMalloc((void**)&pDevContainer, numContainer * sizeof(DeviceContainer)) );

   dim3 blockSize(1024, 1, 1);
   dim3 gridSize((numContainer + blockSize.x - 1)/blockSize.x , 1, 1);

   createContainer<<<gridSize, blockSize>>>(pDevContainer, numContainer, containerSize);
   cudaCheckError();

   DeviceContainer * pHostContainer = (DeviceContainer *)malloc(numContainer * sizeof(DeviceContainer)); 
   cudaSafeCall( cudaMemcpy(pHostContainer, pDevContainer, numContainer * sizeof(DeviceContainer), cudaMemcpyDeviceToHost) );

   for(unsigned int i = 0; i < numContainer; ++i)
   {
      const DeviceContainer & dc = pHostContainer[i];

      int * pData = dc.getDataHost();
      for(unsigned int j = 0; j < dc.getSize(); ++j)
      {
         std::cout << pData[j];
      }
      std::cout << std::endl;
      delete[] pData;
   }

   free(pHostContainer);
   cudaSafeCall( cudaFree(pDevContainer) );
}

我必须使用malloc在主机上创建数组，因为我不想拥有DeviceContainer的默认构造函数。我尝试通过内部只调用getDataHost()的{{1}}来访问容器内的数据。

cudaMemcpy和cudaSafeCall是简单的宏，用于评估函数oder返回的cudaCheckError主动轮询最后一个错误。为了完整起见：

cudaError

我对此代码有3个问题：

如果按照此处的说明执行，我会收到内核的“未指定的启动失败”。 Nsight调试器阻止我在#define cudaSafeCall(error) __cudaSafeCall(error, __FILE__, __LINE__) #define cudaCheckError() __cudaCheckError(__FILE__, __LINE__) inline void __cudaSafeCall(cudaError error, const char *file, const int line) { if (error != cudaSuccess) { std::cerr << "cudaSafeCall() returned:" << std::endl; std::cerr << "\tFile: " << file << ",\nLine: " << line << " - CudaError " << error << ":" << std::endl; std::cerr << "\t" << cudaGetErrorString(error) << std::endl; system("PAUSE"); exit( -1 ); } } inline void __cudaCheckError(const char *file, const int line) { cudaError error = cudaDeviceSynchronize(); if (error != cudaSuccess) { std::cerr << "cudaCheckError() returned:" << std::endl; std::cerr << "\tFile: " << file << ",\tLine: " << line << " - CudaError " << error << ":" << std::endl; std::cerr << "\t" << cudaGetErrorString(error) << std::endl; system("PAUSE"); exit( -1 ); } }行（在构造函数或赋值运算符中）并报告全局内存上的多个访问冲突。违规次数似乎在4到11之间是随机的，它们出现在非连续线程中，但总是在网格的上端附近（方框85和86）。
如果我将mp_dev_data = new int[m_sizeData];减少到10，内核会顺利运行，但numContainer中的cudaMamcpy会因参数无效而失败 - 即使getDataHost()不是0.（我怀疑赋值是错误的，内存已经被另一个对象删除了。）
即使我想知道如何正确实现mp_dev_data并进行适当的内存管理，但就我而言，将其设置为不可复制且不可分配也就足够了。但是，我不知道如何在内核中正确填充容器数组。也许像是

DeviceContainer

这会导致在析构函数中删除DeviceContainer dc(5); memcpy(&pContainer[offset], &dc, sizeof(DeviceContainer));时出现问题。我需要手动管理内存删除，感觉相当脏。

我还尝试在内核代码中使用mp_dev_data和malloc，而不是free和new，但结果是相同的。

我很抱歉我无法以较短的方式构建我的问题。

TL; DR：如何实现一个在内核中动态分配内存的类，也可以在主机代码中使用？如何在内核中使用无法复制或分配的对象初始化数组？

感谢任何帮助。谢谢。

Answer 1

显然答案是：我试图做的或多或少是不可能的。在内核中使用new或malloc分配的内存不会放在全局内存中，而是放在主机无法访问的特殊堆内存中。

访问主机上所有内存的唯一选择是首先在全局内存中分配一个数组，该数组足以容纳堆上的所有元素，然后编写一个将所有元素从堆复制到全局内存的内核。 / p>

访问冲突是由有限的堆大小引起的（可以通过cudaDeviceSetLimit(cudaLimitMallocHeapSize, size_t size)更改。

使用在主机

1 个答案: