数组的结构数组CUDA C

我是CUDA的新手，我一直在四处寻找如何创建数组和数组的结构，我发现了一些解决方案，但没有一个能给我一个清晰的想法

Harrism解释了一个可以正常工作的结构的pass-by值，但当尝试向它添加方法时，我得到了非法的内存访问

我试图实现的是一个结构数组，每个结构都有一个指向主机和我的内核上填充的动态分配数组的指针，以便能够从所需的AoS索引中读取数组值，并在内核内部的计算中使用它

从这两个代码中我没有理解什么，我如何才能将这些想法结合在一起？ 我尝试使用2个结构的数组，每个结构1个数组：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 10
__inline __host__ 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);
}
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }

typedef struct StructA {
    int* arr;
} StructA;

__global__ void kernel2(StructA *in)
{
    in[0].arr[threadIdx.x] = 0;
    in[1].arr[threadIdx.x] = 1;
    printf("d_arr = %d , d_arr2 = %d \n",in[0].arr[threadIdx.x],in[1].arr[threadIdx.x]);
}



int main(){
int* h_arr;
int* h_arr2;
h_arr = (int*)malloc(N*sizeof(int));
h_arr2 = (int*)malloc(N*sizeof(int));
StructA *h_a;
h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA) * 2);
int *d_arr;
int *d_arr2;
h_arr[0]=1;h_arr[1]=2;h_arr[2]=3,h_arr[3]=4,h_arr[4]=5;h_arr[5]=6;h_arr[6]=7;h_arr[7]=8;h_arr[8]=9;h_arr[9]=10;
h_arr2[0]=1;h_arr2[1]=2;h_arr2[2]=3,h_arr2[3]=4,h_arr2[4]=5;h_arr2[5]=6;h_arr2[6]=7;h_arr2[7]=8;h_arr2[8]=9;h_arr2[9]=10;
// 1. Allocate device array.
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N));
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr2), sizeof(int)*N));

// 2. Copy array contents from host to device.
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr2, h_arr2, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));

// 3. Point to device pointer in host struct.
h_a[0].arr = d_arr;
h_a[1].arr = d_arr2;

// 4. Call kernel with host struct as argument
kernel2<<<1,N>>>(h_a);
gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
//gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
// 5. Copy pointer from device to host.
gpuErrchk(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;
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr[0],h_arr[1],h_arr[2],h_arr[3],h_arr[4],h_arr[5],h_arr[6],h_arr[7],h_arr[8],h_arr[9]);
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr2[0],h_arr2[1],h_arr2[2],h_arr2[3],h_arr2[4],h_arr2[5],h_arr2[6],h_arr2[7],h_arr2[8],h_arr2[9]);
return 0;
}

---

在代码中，您将h_a传递给内核。h_a是主机端C阵列。当这些数组作为参数传递给函数时，它们会衰减为指向它们的第一个元素的指针；见：

因此，内核得到的是主机端结构的地址，而它不能使用这个地址。你可以：

将h_a复制到设备端，比如说，复制到d_a中，然后使用它-衰减会很好，因为这是您将订阅的设备端地址。 使用固定大小的std：：数组，它不会衰减。 使用cudaMallocManaged将h_a分配给可从设备访问的用户。有关更多信息，请参阅。

---

话虽如此，我觉得你根本不应该使用那种数据结构。为什么要在外部数组的每个元素中经历这么多的指针解引用，以及不同的、独立的、任意的指针？这似乎效率很低。我会尝试以不同的方式排列数据。

您的代码基本上是正确的

CUDA的一个基本原则是，不能取消对设备代码中的主机指针或主机代码中的设备指针的引用

这是一个主机指针：

StructA *h_a;
h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA) * 2);

这是将其传递到设备代码，在那里它将被解除引用：

kernel2<<<1,N>>>(h_a);

以下是一个完整的示例：

$ cat t4.cu
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 10
__inline __host__ void gpuAssert(cudaError_t code, const 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);
}
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }

typedef struct StructA {
    int* arr;
} StructA;

__global__ void kernel2(StructA *in)
{
    in[0].arr[threadIdx.x] = 0;
    in[1].arr[threadIdx.x] = 1;
    printf("d_arr = %d , d_arr2 = %d \n",in[0].arr[threadIdx.x],in[1].arr[threadIdx.x]);
}



int main(){
int* h_arr;
int* h_arr2;
h_arr = (int*)malloc(N*sizeof(int));
h_arr2 = (int*)malloc(N*sizeof(int));
StructA *h_a;
h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA) * 2);
int *d_arr;
int *d_arr2;
h_arr[0]=1;h_arr[1]=2;h_arr[2]=3,h_arr[3]=4,h_arr[4]=5;h_arr[5]=6;h_arr[6]=7;h_arr[7]=8;h_arr[8]=9;h_arr[9]=10;
h_arr2[0]=1;h_arr2[1]=2;h_arr2[2]=3,h_arr2[3]=4,h_arr2[4]=5;h_arr2[5]=6;h_arr2[6]=7;h_arr2[7]=8;h_arr2[8]=9;h_arr2[9]=10;
// 1. Allocate device array.
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N));
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr2), sizeof(int)*N));

// 2. Copy array contents from host to device.
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr2, h_arr2, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));

// 3. Point to device pointer in host struct.
h_a[0].arr = d_arr;
h_a[1].arr = d_arr2;

// 3a. Copy host structs to device
StructA *d_a;
cudaMalloc(&d_a, sizeof(StructA)*2);
cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(StructA)*2, cudaMemcpyHostToDevice);


// 4. Call kernel with device struct as argument
kernel2<<<1,N>>>(d_a);
gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
//gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
// 5. Copy pointer from device to host.
gpuErrchk(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;
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr[0],h_arr[1],h_arr[2],h_arr[3],h_arr[4],h_arr[5],h_arr[6],h_arr[7],h_arr[8],h_arr[9]);
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr2[0],h_arr2[1],h_arr2[2],h_arr2[3],h_arr2[4],h_arr2[5],h_arr2[6],h_arr2[7],h_arr2[8],h_arr2[9]);
return 0;
}
$ nvcc -o t4 t4.cu
$ ./t4
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$

请注意，打印输出的最后几行没有显示主机上更新的第二个数组，因为您没有将该数组从设备内存复制回主机内存。内核代码之后只有一个cudaMemcpy语句。你可以用另一个cudaMemcpy语句来解决这个问题。我还向gpuAssert添加了const，以消除恼人的编译器警告

---

这可能会给您一些关于如何处理指针数组的其他想法。

h_a不是主机端的C数组。这是一个指针开始，并没有衰减。谢谢你们，我讨厌这种数据结构，这是一个痛苦的写在C。但我相信这是唯一的方法，因为在我想要实现这个结构的目标代码中，radius1-18是从文件中提取的，我需要与提取的半径相匹配的数组，因此通过结构数组的索引。如果你还有其他想法的话，我愿意接受新的方法。这正是我一直试图做的，我现在清楚地知道应该怎么做。非常感谢。

$ cat t4.cu
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 10
__inline __host__ void gpuAssert(cudaError_t code, const 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);
}
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }

typedef struct StructA {
    int* arr;
} StructA;

__global__ void kernel2(StructA *in)
{
    in[0].arr[threadIdx.x] = 0;
    in[1].arr[threadIdx.x] = 1;
    printf("d_arr = %d , d_arr2 = %d \n",in[0].arr[threadIdx.x],in[1].arr[threadIdx.x]);
}



int main(){
int* h_arr;
int* h_arr2;
h_arr = (int*)malloc(N*sizeof(int));
h_arr2 = (int*)malloc(N*sizeof(int));
StructA *h_a;
h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA) * 2);
int *d_arr;
int *d_arr2;
h_arr[0]=1;h_arr[1]=2;h_arr[2]=3,h_arr[3]=4,h_arr[4]=5;h_arr[5]=6;h_arr[6]=7;h_arr[7]=8;h_arr[8]=9;h_arr[9]=10;
h_arr2[0]=1;h_arr2[1]=2;h_arr2[2]=3,h_arr2[3]=4,h_arr2[4]=5;h_arr2[5]=6;h_arr2[6]=7;h_arr2[7]=8;h_arr2[8]=9;h_arr2[9]=10;
// 1. Allocate device array.
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N));
gpuErrchk(cudaMalloc((void**) &(d_arr2), sizeof(int)*N));

// 2. Copy array contents from host to device.
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));
gpuErrchk(cudaMemcpy(d_arr2, h_arr2, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice));

// 3. Point to device pointer in host struct.
h_a[0].arr = d_arr;
h_a[1].arr = d_arr2;

// 3a. Copy host structs to device
StructA *d_a;
cudaMalloc(&d_a, sizeof(StructA)*2);
cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(StructA)*2, cudaMemcpyHostToDevice);


// 4. Call kernel with device struct as argument
kernel2<<<1,N>>>(d_a);
gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
//gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
// 5. Copy pointer from device to host.
gpuErrchk(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;
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr[0],h_arr[1],h_arr[2],h_arr[3],h_arr[4],h_arr[5],h_arr[6],h_arr[7],h_arr[8],h_arr[9]);
printf("\n%d %d %d %d %d %d %d %d %d %d \n",h_arr2[0],h_arr2[1],h_arr2[2],h_arr2[3],h_arr2[4],h_arr2[5],h_arr2[6],h_arr2[7],h_arr2[8],h_arr2[9]);
return 0;
}
$ nvcc -o t4 t4.cu
$ ./t4
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1
d_arr = 0 , d_arr2 = 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$