Question

我正在使用cudaMalloc和cudaMemcpy来分配一个矩阵并将其复制到它的向量数组中，如下所示：

float **pa;    
cudaMalloc((void***)&pa,  N*sizeof(float*)); //this seems to be ok
for(i=0; i<N; i++) {
    cudaMalloc((void**) &(pa[i]), N*sizeof(float)); //this gives seg fault
    cudaMemcpy (pa[i], A[i], N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); // also i am not sure about this
}

我的指示有什么问题？提前致谢

P.S。 A [i]是向量

现在我正在尝试将设备中的矩阵复制到主机的矩阵中：

假设我在设备中有** pc，并且** pgpu在主机中：

cudaMemcpy (pgpu, pc, N*sizeof(float*), cudaMemcpyDeviceToHost);
for (i=0; i<N; i++)
    cudaMemcpy(pgpu[i], pc[i], N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

=错了....

Answer 1

pa位于设备内存中，因此&(pa[i])无法满足您的预期。这将有效

float **pa;
float **pah = (float **)malloc(pah, N * sizeof(float *));    
cudaMalloc((void***)&pa,  N*sizeof(float*));
for(i=0; i<N; i++) {
    cudaMalloc((void**) &(pah[i]), N*sizeof(float));
    cudaMemcpy (pah[i], A[i], N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
}
cudaMemcpy (pa, pah, N*sizeof(float *), cudaMemcpyHostToDevice);

即。在主机内存中构建指针数组，然后将其复制到设备中。 ~~我不确定你希望从A读到什么，但我怀疑内部cudaMemcpy可能没有做你想要的写作。~~

预先警告，从性能的角度来看，指针数组在GPU上并不是一个好主意。

Answer 2

此代码的最终目标是什么？如上所述，将pa压缩成一维阵列以便在GPU上使用可能符合您的最佳利益。类似的东西：

float *pa;
cudaMalloc((void**)&pa, N*N*sizeof(float));

不幸的是，你必须调整A [i]以这种方式进行记忆复制。

使用cudaMalloc分配矩阵

2 个答案: