Arrays cuda固定大小全局阵列_Arrays_Memory Management_Cuda

Arrays cuda固定大小全局阵列

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Arrays cuda固定大小全局阵列,arrays,memory-management,cuda,Arrays,Memory Management,Cuda,我认为可以在gpu上分配一个数组，例如\uuuuuuu设备\uuuuuuuu设备\uuu数组[100]不使用Cudamaloc作为已知长度。但是当我运行下面的代码时，会显示一些不相关的数字。我检查了一本关于cuda的畅销书，书中的所有例子都使用了cudaMalloc。一个固定大小的数组可以这样使用，或者它必须与cudamaloc一起分配 __device__ int device_array[100]; __global__ void kernel() { device_array[

我认为可以在gpu上分配一个数组，例如

\uuuuuuu设备\uuuuuuuu设备\uuu数组[100]不使用Cudamaloc作为已知长度。但是当我运行下面的代码时，会显示一些不相关的数字。我检查了一本关于cuda的畅销书，书中的所有例子都使用了cudaMalloc。一个固定大小的数组可以这样使用，或者它必须与cudamaloc一起分配
__device__ int device_array[100];

__global__ void kernel() {

    device_array[blockIdx.x] = blockIdx.x;
}

void call_kernel( int *host_array ) {

    kernel<<<100,1>>>();

    cudaMemcpy( host_array, device_array, 100 * sizeof( int ), cudaMemcpyDeviceToHost );
}

int main() {

    int host_array[100];

    call_kernel( host_array );

    for ( int i = 0; i < 100; i++ )
        cout << host_array[i] << endl;
}

\uuuuu设备\uuuuuu内部设备\u阵列[100]；
__全局无效内核（）{
设备_数组[blockIdx.x]=blockIdx.x；
}
无效调用内核（int*主机数组）{
内核（）；
cudaMemcpy（主机阵列、设备阵列、100*sizeof（int）、cudaMemcpyDeviceToHost）；
}
int main（）{
int主机_数组[100]；
调用内核（主机数组）；
对于（int i=0；i<100；i++）
正如Robert在评论中提到的，当访问主机上的\uuu设备\uuuu
符号时，必须使用cudaMemcpy
。因此，当前形式的cudaMemcpy
调用应该会给出一个“无效参数”的错误。如果要查看此内容，请尝试将cudaMemcpy
行更改为：
cudaError_t cuda_status = cudaMemcpy(...); 
std::cout << cudaGetErrorString(cuda_status) << std::endl;

cudaMemcpyFromSymbol的签名为：
cudaError_t cudaMemcpyFromSymbol ( void* dst, const void* symbol, size_t count, size_t offset = 0, cudaMemcpyKind kind = cudaMemcpyDeviceToHost )

偏移量默认为0，内存复制方向默认为cudaMemcpyDeviceToHost
，因此在您的情况下，这些在技术上是可选的。所有这一切的主要好处是始终检查cuda调用的返回值，因为它们通常会引导您正确的方向。
您的代码没有错误检查。很可能cudaMemcpy调用失败，但您只是不知道，因为您没有检查返回状态。一旦您确认在运行时发生错误，问题的根源就会变得明显。此外，我们还很好地讨论了如何执行错误检查。如果您想以相同的方式从主机复制到设备，那么您将无法执行此操作函数“cudaMemcpyToSymbol”会更好地为您服务。我建议您在
cudaError_t cudaMemcpyFromSymbol ( void* dst, const void* symbol, size_t count, size_t offset = 0, cudaMemcpyKind kind = cudaMemcpyDeviceToHost )