获取CUDA中设备malloc（）的分段错误

调用

random_int（b）

，代码在访问数组中的

N-1

位置后遇到分段错误，与

N

的值无关。尽管调用

random\u ints（a）

工作正常，并将所有值分配给数组

a

。如果我使用数组的静态分配，

inta[N]、b[N]、c[N]

代码运行得很好。该代码与NVIDIA CUDA基础教程中提供的代码完全相同，只是实现了

random_ints（）

函数。我已经尝试过其他方法，替换

main（）

中的函数调用，或者分配另一个数组并从

random\u ints（）

返回

main（）

，或者删除CUDA代码段。如果没有CUDA部件，函数调用可以完美运行

我正在寻找对这个问题的解释。提前谢谢

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define N 512
__global__ void add(int *a,int *b,int *c)
{
    c[blockIdx.x]= a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x];
}

void random_ints(int *x,int n)
{
    int i;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
            printf("\n%d",i);
            x[i]=i;
    }
}
int main()
{
    int i;
    int *a,*b,*c;   //host copies of a,b,c
    int *d_a, *d_b, *d_c;   //device copies of a,b,c
    int size =sizeof(int)*N;
    //Allocate memories for device copies of a,b,c
    cudaMalloc((void **)&d_a,size);
    cudaMalloc((void **)&d_b,size); 
    cudaMalloc((void **)&d_c,size);

    //Alloc space for host copies of a,b,c and setup input values
    a=(int*)malloc(size);
    random_ints(a,N);
    b=(int*)malloc(size);
    random_ints(b,N);   
    c=(int*)malloc(size);
    //copy inputs to the device 
    cudaMemcpy(d_a, &a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, &b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    //Launch add() kernel on GPU 
    add<<<N,1>>>(d_a,d_b,d_c);

    //copy results back to host
    cudaMemcpy(&c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(i=0;i<N;i++)
    {
            printf("\nc= %d\n",c[i]);
    }
    //cleanup
    free(a);free(b);free(c);
    cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c);
    return 0;
}

#包括
#包括
#定义N 512
__全局无效添加（int*a、int*b、int*c）
{
c[blockIdx.x]=a[blockIdx.x]+b[blockIdx.x]；
}
无效随机整数（整数*x，整数n）
{
int i；
对于（i=0；i您正在向
cudaMemcpy
传递不正确的参数。这：

cudaMemcpy(d_a, &a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, &b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

应该是

cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

或

同样地：

cudaMemcpy(&c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

应该是

cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

或

这将是设备到主机的拷贝，这将是您问题的根源-它将覆盖堆栈并导致您看到的SEGFULT

cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaMemcpy(&c[0], d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);