我正在开发一个项目,我需要使用我的CUDA设备对包含指针的结构进行计算。
typedef struct StructA {
int* arr;
} StructA;
当我为结构分配内存然后将其复制到设备时,它只会复制结构而不是指针的内容。现在我通过首先分配指针来解决这个问题,然后将主机结构设置为使用新指针(位于GPU上)。以下代码示例使用上面的结构描述了这种方法:
#define N 10
int main() {
int h_arr[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
StructA *h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA));
StructA *d_a;
int *d_arr;
// 1. Allocate device struct.
cudaMalloc((void**) &d_a, sizeof(StructA));
// 2. Allocate device pointer.
cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N);
// 3. Copy pointer content from host to device.
cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice);
// 4. Point to device pointer in host struct.
h_a->arr = d_arr;
// 5. Copy struct from host to device.
cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(StructA), cudaMemcpyHostToDevice);
// 6. Call kernel.
kernel<<<N,1>>>(d_a);
// 7. Copy struct from device to host.
cudaMemcpy(h_a, d_a, sizeof(StructA), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 8. Copy pointer from device to host.
cudaMemcpy(h_arr, d_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);
// 9. Point to host pointer in host struct.
h_a->arr = h_arr;
}
我的问题是:这是这样做的吗?
这似乎是一项非常多的工作,我提醒你这是一个非常简单的结构。如果我的struct包含很多带指针的指针或结构,那么分配和复制的代码将会非常广泛和令人困惑。
答案 0 :(得分:25)
编辑:CUDA 6引入了统一内存,这使得这个&#34;深层复制&#34;问题要容易得多。有关详细信息,请参阅this post。
不要忘记可以按值将结构传递给内核。此代码有效:
// pass struct by value (may not be efficient for complex structures)
__global__ void kernel2(StructA in)
{
in.arr[threadIdx.x] *= 2;
}
这样做意味着您只需要将数组复制到设备,而不是结构:
int h_arr[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
StructA h_a;
int *d_arr;
// 1. Allocate device array.
cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N);
// 2. Copy array contents from host to device.
cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice);
// 3. Point to device pointer in host struct.
h_a.arr = d_arr;
// 4. Call kernel with host struct as argument
kernel2<<<N,1>>>(h_a);
// 5. Copy pointer from device to host.
cudaMemcpy(h_arr, d_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);
// 6. Point to host pointer in host struct
// (or do something else with it if this is not needed)
h_a.arr = h_arr;
答案 1 :(得分:2)
正如Mark Harris所指出的,结构可以通过值传递给CUDA内核。但是,应该注意设置一个正确的析构函数,因为析构函数是从内核退出时调用的。
考虑以下示例
#include <stdio.h>
#include "Utilities.cuh"
#define NUMBLOCKS 512
#define NUMTHREADS 512 * 2
/***************/
/* TEST STRUCT */
/***************/
struct Lock {
int *d_state;
// --- Constructor
Lock(void) {
int h_state = 0; // --- Host side lock state initializer
gpuErrchk(cudaMalloc((void **)&d_state, sizeof(int))); // --- Allocate device side lock state
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_state, &h_state, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice)); // --- Initialize device side lock state
}
// --- Destructor (wrong version)
//~Lock(void) {
// printf("Calling destructor\n");
// gpuErrchk(cudaFree(d_state));
//}
// --- Destructor (correct version)
// __host__ __device__ ~Lock(void) {
//#if !defined(__CUDACC__)
// gpuErrchk(cudaFree(d_state));
//#else
//
//#endif
// }
// --- Lock function
__device__ void lock(void) { while (atomicCAS(d_state, 0, 1) != 0); }
// --- Unlock function
__device__ void unlock(void) { atomicExch(d_state, 0); }
};
/**********************************/
/* BLOCK COUNTER KERNEL WITH LOCK */
/**********************************/
__global__ void blockCounterLocked(Lock lock, int *nblocks) {
if (threadIdx.x == 0) {
lock.lock();
*nblocks = *nblocks + 1;
lock.unlock();
}
}
/********/
/* MAIN */
/********/
int main(){
int h_counting, *d_counting;
Lock lock;
gpuErrchk(cudaMalloc(&d_counting, sizeof(int)));
// --- Locked case
h_counting = 0;
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_counting, &h_counting, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice));
blockCounterLocked << <NUMBLOCKS, NUMTHREADS >> >(lock, d_counting);
gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
gpuErrchk(cudaMemcpy(&h_counting, d_counting, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));
printf("Counting in the locked case: %i\n", h_counting);
gpuErrchk(cudaFree(d_counting));
}
使用未注释的析构函数(不要过多关注代码实际执行的操作)。如果您运行该代码,您将收到以下输出
Calling destructor
Counting in the locked case: 512
Calling destructor
GPUassert: invalid device pointer D:/Project/passStructToKernel/passClassToKernel/Utilities.cu 37
然后对析构函数进行两次调用,一次在内核出口处,一次在主出口处。错误消息与以下事实有关:如果d_state
指向的内存位置在内核出口处被释放,则它们不能在主出口处被释放。因此,析构函数必须与主机和设备执行不同。这是由上面代码中的注释析构函数完成的。
答案 2 :(得分:-3)
数组结构是cuda的噩梦。您必须将每个指针复制到设备可以使用的新结构。也许你可以使用一组结构?如果不是我找到的唯一方法就是以你的方式攻击它,这绝不是漂亮的。
编辑: 因为我无法对帖子发表评论:第9步是多余的,因为你可以将第8步和第9步改为
// 8. Copy pointer from device to host.
cudaMemcpy(h->arr, d_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);