我正在努力编写一个CUDA程序。我有一个大约524k浮点值(1.0)的数组,我正在使用简化技术来添加所有值。如果我只想运行一次,问题就可以解决了,但我真的想多次运行内核,这样我最终可以总计超过10亿个值。
我在524k块中执行此操作的原因是,当我在gpu上超过100万时,我总是得到零。这不应该超过卡上的内存,但它总是在那时失败。
无论如何,当我只循环内核一次时,一切正常。也就是说,没有循环是好的。当我使用循环运行时,它会返回零。我怀疑我在某个地方走出界限,但我无法弄明白。这让我疯了。
感谢任何帮助,
谢谢,
的Al
以下是代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "cutil.h"
#define TILE_WIDTH 512
#define WIDTH 524288
//#define WIDTH 1048576
#define MAX_WIDTH 524288
#define BLOCKS WIDTH/TILE_WIDTH
__global__ void PartSum(float * V_d)
{
int tx = threadIdx.x;
int bx = blockIdx.x;
__shared__ float partialSum[TILE_WIDTH];
for(int i = 0; i < WIDTH/TILE_WIDTH; ++i)
{
partialSum[tx] = V_d[bx * TILE_WIDTH + tx];
__syncthreads();
for(unsigned int stride = 1; stride < blockDim.x; stride *= 2)
{
__syncthreads();
if(tx % (2 * stride) == 0)
partialSum[tx] += partialSum[tx + stride];
}
}
if(tx % TILE_WIDTH == 0)
V_d[bx * TILE_WIDTH + tx] = partialSum[tx];
}
int main(int argc, char * argv[])
{
float * V_d;
float * V_h;
float * R_h;
float * Result;
float * ptr;
dim3 dimBlock(TILE_WIDTH,1,1);
dim3 dimGrid(BLOCKS,1,1);
// Allocate memory on Host
if((V_h = (float *)malloc(sizeof(float) * WIDTH)) == NULL)
{
printf("Error allocating memory on host\n");
exit(-1);
}
if((R_h = (float *)malloc(sizeof(float) * MAX_WIDTH)) == NULL)
{
printf("Error allocating memory on host\n");
exit(-1);
}
// If MAX_WIDTH is not a multiple of WIDTH, this won't work
if(WIDTH % MAX_WIDTH != 0)
{
printf("The width of the vector must be a multiple of the maximum width\n");
exit(-3);
}
// Initialize memory on host with 1.0f
ptr = V_h;
for(long long i = 0; i < WIDTH; ++i)
{
*ptr = 1.0f;
ptr = &ptr[1];
}
ptr = V_h;
// Allocate memory on device in global memory
cudaMalloc((void**) &V_d, MAX_WIDTH*(sizeof(float)));
float Pvalue = 0.0f;
for(int i = 0; i < WIDTH/MAX_WIDTH; ++i)
{
if((Result = (float *) malloc(sizeof(float) * WIDTH)) == NULL)
{
printf("Error allocating memory on host\n");
exit(-4);
}
for(int j = 0; j < MAX_WIDTH; ++j)
{
Result[j] = *ptr;
ptr = &ptr[1];
}
ptr = &V_h[i*MAX_WIDTH];
// Copy portion of data to device
cudaMemcpy(V_d, Result, MAX_WIDTH*(sizeof(float)), cudaMemcpyHostToDevice);
// Execute Kernel
PartSum<<<dimGrid, dimBlock>>>(V_d);
// Copy data back down to host
cudaMemcpy(R_h, V_d, MAX_WIDTH*(sizeof(float)), cudaMemcpyDeviceToHost);
for(int i = 0; i < MAX_WIDTH; i += TILE_WIDTH)
{
Pvalue += R_h[i];
}
printf("Pvalue == %f\n", Pvalue);
free(Result);
}
// printf("WIDTH == %d items\n", WIDTH);
// printf("Value: %f\n", Pvalue);
cudaFree(V_d);
free(V_h);
free(R_h);
return(1);
}
好的,我认为我已经缩小了设备上V_d的问题。我怀疑我超出了数组的界限。如果我分配实际需要的内存量的2倍,程序将完成预期的结果。问题是,我无法弄清楚导致问题的原因。
的Al
答案 0 :(得分:2)
我想我发现了第一个错误:
if(tx % TILE_WIDTH == 0)
V_d[bx * TILE_WIDTH + tx] = partialSum[tx];
tx 的范围是0-511,它永远不会达到512.所以 if 条件永远不会成立。您可以将其写为 if(tx%(TILE_WIDTH-1)== 0)。
答案 1 :(得分:2)
首先,感谢所有给予了帮助的人和任何帮助。
其次,我终于弄清楚我做错了什么。 BLOCKS
应该定义为MAX_WIDTH/TILE_WIDTH
,而不是WIDTH/TILE_WIDTH
。我个人的愚蠢,愚蠢的错误。
再次感谢。