在CUDA内核中执行后选择所选元素

我正在尝试在CUDA中转换以下c代码。。。。 在下面的代码中，我得到了元素数组[12,13,23,24,25]。。。 我希望输出像[1232342345]。。 您将通过查看代码获得逻辑

#include <stdio.h>
#define N 5

int main(){

int i,j;
int array[N] = { 12, 13, 23, 24, 25};
int new_array[(N-1)*N/2] = { 0 };

int k=0;
for ( i = 0; i < N; i++)
    for( j = i+1; j < N; j++)
    { 
        if((array[i]-array[i]%10) == (array[j]-array[j]%10))
        {
        new_array[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array[i]*10 + array[j]%10;
        k++;
    }
    }

for ( i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

return 0;
}

#包括
#定义n5
int main（）{
int i，j；
int数组[N]={12,13,23,24,25}；
int新_数组[（N-1）*N/2]={0}；
int k=0；
对于（i=0；i

现在问题来了，当我尝试转换成CUDA内核。。。 我在输出中得到了一些东西，但我不知道如何选择选择性元素并将其存储在数组中

#include <stdio.h>
#define N 5   
__global__ void kernel(int* new_array_d, int* array_d) {

int i = threadIdx.x;
int j = threadIdx.y;

if (j > i && (array_d[i]-(array_d[i]%10)) == (array_d[j]-(array_d[j]%10))) 
        new_array_d[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array_d[i]*10 + (array_d[j]%10);
}

int main(){

int array[N] = { 12, 13, 23, 24, 25};
int new_array[N-1)*N/2] = { 0 };

int* array_d;       cudaMalloc((void**)&array_d,N*sizeof(int));
int* new_array_d;   cudaMalloc((void**)&new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int));

cudaMemcpy(array_d,array,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice);

dim3 grid(1,1);
dim3 block(N,N);
kernel<<<grid,block>>>(new_array_d,array_d);

cudaMemcpy(new_array,new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost);

for (int i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

return 0;
}

#包括
#定义n5
__全局无效内核（int*新数组，int*数组）{
int i=threadIdx.x；
int j=螺纹内径x.y；
如果（j>i&（array_d[i]-（array_d[i]%10））==（array_d[j]-（array_d[j]%10）））
新的数组d[i*N+（j-（i+1））-（i）*（i+1）/2]=数组d[i]*10+（数组d[j]%10）；
}
int main（）{
int数组[N]={12,13,23,24,25}；
int新_数组[N-1）*N/2]={0}；
int*array_d；cudamaloc（（void**）和array_d，N*sizeof（int））；
int*新数组；cudamaloc（（void**）和新数组（N-1）*N/2*大小（int））；
cudaMemcpy（数组，数组，N*sizeof（int），cudaMemcpyHostToDevice）；
dim3网格（1,1）；
dim3块（N，N）；
内核（新的数组d，数组d）；
cudaMemcpy（新数组，新数组，N-1）*N/2*sizeof（int），cudamemcpydevicetoost）；
对于（int i=0；i<（N-1）*N/2；i++）printf（“新_数组[%d]=%d\N”，i，新_数组[i]）；
返回0；
}

我应该尝试不同的索引还是只在CPU上进行。。。？？ 请帮帮我。。。 提前通知

请注意: 我试着把元素12和13组合起来，只有当除了单位位置之外的数字是相同的。。。 12和13…（共有1个）…做12*10+（13%10）=123

---

23和25…（共有2个）…do 23*10+（25%10）=235…

除了上面评论中报告的编译问题外，您的代码似乎没有显示任何逻辑问题。您正在观察未设置数组值的不同结果，因为最终数组

new\u array

和

new\u array\u d

尚未初始化

您可以通过向代码中添加以下行来解决此问题：

memset(new_array,0,(N-1)*N/2*sizeof(int));
cudaMemset(new_array_d, 0, (N-1)*N/2*sizeof(int));

#include <stdio.h>

#define N 7   

#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, bool abort=true)
{
    if (code != cudaSuccess) 
    {
        fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
        if (abort) exit(code);
    }
}

__global__ void kernel(int* new_array_d, int* array_d) {

    int i = threadIdx.x;
    int j = threadIdx.y;

    if ((j > i) && ((array_d[i]-(array_d[i]%10)) == (array_d[j]-(array_d[j]%10)))) 
    new_array_d[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array_d[i]*10 + (array_d[j]%10);
}

int main(){

    int array[N] = { 12, 13, 23, 24, 25, 32, 33};
    int new_array[(N-1)*N/2] = { 0 };

    int* array_d;       cudaMalloc((void**)&array_d,N*sizeof(int));
    int* new_array_d;   cudaMalloc((void**)&new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int));

    memset(new_array,0,(N-1)*N/2*sizeof(int));
    gpuErrchk(cudaMemset(new_array_d, 0, (N-1)*N/2*sizeof(int)));
    gpuErrchk(cudaMemcpy(array_d,array,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice));

    for (int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = i+1; j < N; j++)
        { 
            if((array[i]-array[i]%10) == (array[j]-array[j]%10))
                new_array[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array[i]*10 + array[j]%10;           
        }

    for (int i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

    printf("\n\n");

    dim3 grid(1,1);
    dim3 block(N,N);
    kernel<<<grid,block>>>(new_array_d,array_d);
    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());

    gpuErrchk(cudaMemcpy(new_array,new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost));

    for (int i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

    getchar();
    return 0;
}

为了您的方便，我在下面报告完整的代码以及初始化和CUDA错误检查，这是您在代码中忽略的一个重要方面：

memset(new_array,0,(N-1)*N/2*sizeof(int));
cudaMemset(new_array_d, 0, (N-1)*N/2*sizeof(int));

#include <stdio.h>

#define N 7   

#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, bool abort=true)
{
    if (code != cudaSuccess) 
    {
        fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
        if (abort) exit(code);
    }
}

__global__ void kernel(int* new_array_d, int* array_d) {

    int i = threadIdx.x;
    int j = threadIdx.y;

    if ((j > i) && ((array_d[i]-(array_d[i]%10)) == (array_d[j]-(array_d[j]%10)))) 
    new_array_d[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array_d[i]*10 + (array_d[j]%10);
}

int main(){

    int array[N] = { 12, 13, 23, 24, 25, 32, 33};
    int new_array[(N-1)*N/2] = { 0 };

    int* array_d;       cudaMalloc((void**)&array_d,N*sizeof(int));
    int* new_array_d;   cudaMalloc((void**)&new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int));

    memset(new_array,0,(N-1)*N/2*sizeof(int));
    gpuErrchk(cudaMemset(new_array_d, 0, (N-1)*N/2*sizeof(int)));
    gpuErrchk(cudaMemcpy(array_d,array,N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice));

    for (int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = i+1; j < N; j++)
        { 
            if((array[i]-array[i]%10) == (array[j]-array[j]%10))
                new_array[i*N+(j-(i+1))-(i)*(i+1)/2] = array[i]*10 + array[j]%10;           
        }

    for (int i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

    printf("\n\n");

    dim3 grid(1,1);
    dim3 block(N,N);
    kernel<<<grid,block>>>(new_array_d,array_d);
    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());

    gpuErrchk(cudaMemcpy(new_array,new_array_d,(N-1)*N/2*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost));

    for (int i = 0; i < (N-1)*N/2; i++) printf("new_array[%d] = %d\n", i, new_array[i]);

    getchar();
    return 0;
}

#包括
#定义n7
#定义gpuerchk（ans）{gpuAssert（（ans），_文件_，_行__）}
内联void gpuAssert（cudaError\u t代码，char*文件，int行，bool abort=true）
{
如果（代码！=cudaSuccess）
{
fprintf（标准，“GPUassert:%s%s%d\n”，cudaGetErrorString（代码）、文件、行）；
如果（中止）退出（代码）；
}
}
__全局无效内核（int*新数组，int*数组）{
int i=threadIdx.x；
int j=螺纹内径x.y；
如果（（j>i）和（（数组d[i]-（数组d[i]%10））==（数组d[j]-（数组d[j]%10）））
新的数组d[i*N+（j-（i+1））-（i）*（i+1）/2]=数组d[i]*10+（数组d[j]%10）；
}
int main（）{
int数组[N]={12,13,23,24,25,32,33}；
int新_数组[（N-1）*N/2]={0}；
int*array_d；cudamaloc（（void**）和array_d，N*sizeof（int））；
int*新数组；cudamaloc（（void**）和新数组（N-1）*N/2*大小（int））；
memset（新的_数组，0，（N-1）*N/2*sizeof（int））；
gpuErrchk（cudaMemset（新的数组d，0，（N-1）*N/2*sizeof（int））；
gpuErrchk（cudaMemcpy（数组d，数组，N*sizeof（int），cudaMemcpyHostToDevice））；
对于（int i=0；i

在以前版本的代码中，我的朋友得到了@jackolanten的帮助。我希望你能帮助我…-）如果你要发布代码，至少要努力确保它能编译……是的……我会小心的……谢谢你的帮助suggestion@user3319055你为什么不修改你发布的代码，让它编译呢？您可以编辑自己的问题-单击问题下方的

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