您需要拼合数据

Question

在我的代码中，我有动态矩阵。

int ** file_data = (int **)malloc(TRANSACTIONS * sizeof(int *));
file_data[0] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
file_data[1] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
file_data[2] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
................................................................

我只想将其复制到设备全局内存一次。

我用过：

__device__ int raw_data[][];
...................................
...................................
...................................
cudaMemcpyToSymbol(raw_data[i], file_data[i], (a_size+1)*sizeof(int));

但这不起作用。

我该怎么办？

Answer 1

您需要拼合数据

如果首先只使用矩形矩阵，我建议无论如何总是以这种方式存储矩阵，但是无论哪种方式，在尝试将这些数据推送到您的设备内存。

template<typename T>
class Matrix {
    std::vector<T> _data;
    size_t rows, columns;
public:
    Matrix(size_t rows, size_t columns) :rows(rows), columns(columns) {
        _data.resize(rows * columns);
    }

    T & operator()(size_t row, size_t column) & {
        return _data.at(row * columns + column); //Row-Major Ordering
    }

    T const& operator()(size_t row, size_t column) const& {
        return _data.at(row * columns + column);
    }

    T operator() size_t row, size_t column) const {
        return _data.at(row * columns + column);
    }

    T * data() & {
        return _data.data();
    }

    T const* data() const& {
        return _data.data();
    }

    std::pair<size_t, size_t> size() const {
        return {rows, columns};
    }

    size_t flat_size() const {
        return rows * columns;
    }

    size_t byte_size() const {
        return flat_size() * sizeof(T);
    }
};

int ** file_data = (int **)malloc(TRANSACTIONS * sizeof(int *));
file_data[0] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
file_data[1] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
file_data[2] = (int *)malloc((a_size+1) * sizeof(int));
//................................................................

Matrix<int> flat_data(TRANSACTIONS, a_size + 1);
for(size_t row = 0; row < TRANSACTIONS; row++) {
    for(size_t column = 0; column < a_size + 1; column++) {
        flat_data(row, column) = file_data[row][column];
    }
}
//ALTERNATIVE: use this instead of your manual mallocs in the first place!

cudaMemcpyToSymbol(flat_data.data(), /*buffer name*/, flat_data.byte_size());

它的主要优点是您不必将每一行分别复制到它们自己的缓冲区中，您可以将所有行放到内存中，从而节省内存并减少需要进行的API调用次数。当您尝试在原始代码中手动处理所有指针管理时不可避免地犯了一个错误时，专门为处理您的功能而设计的类就不会中断。

如何将动态矩阵复制到CUDA中的设备存储器？

1 个答案:

您需要拼合数据