Question

当我发现纹理参考已被弃用时，我正在使用它们，我尝试更新测试函数以与具有tex1Dfetch的“新”无约束纹理对象一起使用，但无法产生相同的结果。

我目前正在探索使用纹理内存来加速我的aho-corasick实现；我可以使用tex1D()处理纹理参考，但是我发现它们已被弃用，因此决定改用纹理对象。

当我尝试以任何方式使用结果时，我的内核出现了非常奇怪的行为；我可以做results[tidx] = tidx;，没有任何问题，但是results[tidx] = temp + 1;仅返回temp的值，而不返回temp * 3或涉及temp的任何其他数值测试。

我看不到这种行为的逻辑原因，并且文档示例看起来非常相似，以至于我看不到哪里出了问题。

我已经读过CUDA tex1Dfetch（）错误的行为和新的CUDA纹理对象-在2D情况下获取错误的数据，但似乎都与我遇到的问题无关。

以防万一。我正在使用带有Nvidia GTX 980ti的CUDA版本10.0，V10.0.130。

#include <iostream>

__global__ void test(cudaTextureObject_t tex ,int* results){
    int tidx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
    unsigned temp = tex1Dfetch<unsigned>(tex, threadIdx.x);
    results[tidx] = temp * 3;
}

int main(){
    int *host_arr;
    const int host_arr_size = 8;

    // Create and populate host array
    std::cout << "Host:" << std::endl;
    cudaMallocHost(&host_arr, host_arr_size*sizeof(int));
    for (int i = 0; i < host_arr_size; ++i){
        host_arr[i] = i * 2;
        std::cout << host_arr[i] << std::endl;
    }

    // Create resource description
    struct cudaResourceDesc resDesc;
    resDesc.resType = cudaResourceTypeLinear;
    resDesc.res.linear.devPtr = &host_arr;
    resDesc.res.linear.sizeInBytes = host_arr_size*sizeof(unsigned);
    resDesc.res.linear.desc = cudaCreateChannelDesc<unsigned>();
    // Create texture description
    struct cudaTextureDesc texDesc;
    texDesc.readMode = cudaReadModeElementType;
    // Create texture
    cudaTextureObject_t tex;
    cudaCreateTextureObject(&tex, &resDesc, &texDesc, NULL);

    // Allocate results array
    int * result_arr;
    cudaMalloc(&result_arr, host_arr_size*sizeof(unsigned));

    // launch test kernel
    test<<<1, host_arr_size>>>(tex, result_arr);

    // fetch results
    std::cout << "Device:" << std::endl;
    cudaMemcpy(host_arr, result_arr, host_arr_size*sizeof(unsigned), cudaMemcpyDeviceToHost);
    // print results
    for (int i = 0; i < host_arr_size; ++i){
        std::cout << host_arr[i] << std::endl;
    }

    // Tidy Up
    cudaDestroyTextureObject(tex);
    cudaFreeHost(host_arr);
    cudaFree(result_arr);
}

我希望以上内容与以下内容相似（确实有效）


texture<int, 1, cudaReadModeElementType> tex_ref;
cudaArray* cuda_array;

__global__ void test(int* results){
    const int tidx = threadIdx.x;
    results[tidx] = tex1D(tex_ref, tidx) * 3;
}

int main(){
    int *host_arr;
    int host_arr_size = 8;

    // Create and populate host array
    cudaMallocHost((void**)&host_arr, host_arr_size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < host_arr_size; ++i){
        host_arr[i] = i * 2;
        std::cout << host_arr[i] << std::endl;
    }

    // bind to texture
    cudaChannelFormatDesc cuDesc = cudaCreateChannelDesc <int >();
    cudaMallocArray(&cuda_array, &cuDesc, host_arr_size);
    cudaMemcpyToArray(cuda_array, 0, 0, host_arr , host_arr_size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaBindTextureToArray(tex_ref , cuda_array);
    // Allocate results array
    int * result_arr;
    cudaMalloc((void**)&result_arr, host_arr_size*sizeof(int));

    // launch kernel
    test<<<1, host_arr_size>>>(result_arr);

    // fetch results
    cudaMemcpy(host_arr, result_arr, host_arr_size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    // print results
    for (int i = 0; i < host_arr_size; ++i){
        std::cout << host_arr[i] << std::endl;
    }

    // Tidy Up
    cudaUnbindTexture(tex_ref);
    cudaFreeHost(host_arr);
    cudaFreeArray(cuda_array);
    cudaFree(result_arr);
}

预期结果：

Host:
0
2
4
6
8
10
12
14
Device:
0
6
12
18
24
30
36
42

实际结果：

Host:
0
2
4
6
8
10
12
14
Device:
0
2
4
6
8
10
12
14

有人知道地球上出了什么问题吗？

Answer 1

CUDA API函数调用返回错误代码。您要检查这些错误代码。尤其是当某些地方明显出现问题时某处…

您使用同一阵列来存储初始阵列数据以及从设备接收结果。您的内核启动失败，并出现非法地址错误，因为您没有有效的纹理对象。您没有有效的纹理对象，因为创建纹理对象失败。内核启动后的第一个API调用是cudaMemcpy()，以返回结果。由于内核启动期间发生错误，因此cudaMemcpy()将失败，返回最近的错误，而不是执行复制。结果，host_arr缓冲区的内容保持不变，而您最终再次显示了原始输入数据。

documentation（强调我的观点）中解释了创建纹理对象失败的原因：

如果cudaResourceDesc :: resType设置为cudaResourceTypeLinear，则cudaResourceDesc :: res :: linear :: devPtr必须设置为有效的设备指针，该指针必须与cudaDeviceProp :: textureAlignment对齐。 […]

纹理对象无法引用主机内存。您的代码中的问题就在这里：

resDesc.res.linear.devPtr = &host_arr;

您需要在Decive内存中分配一个缓冲区，例如，使用cudaMalloc()，在其中复制数据，并创建一个引用该设备缓冲区的纹理对象。

此外，您的texDesc未正确初始化。在您的情况下，只需对其进行零初始化就足够了：

struct cudaTextureDesc texDesc = {};

如何在cudaTextureObject_t中使用CUDA tex1DFetch？

1 个答案: