Memory management 是否将主机指针数组传递给设备全局内存指针数组?

Memory management 是否将主机指针数组传递给设备全局内存指针数组?,memory-management,cuda,Memory Management,Cuda,假设我们有 struct collapsed { char **seq; int num; }; ... __device__ *collapsed xdev; ... collapsed *x_dev cudaGetSymbolAddress((void **)&x_dev, xdev); cudaMemcpyToSymbol(x_dev, x, sizeof(collapsed)*size); //x already defined collapsed * , t

假设我们有

struct collapsed {
    char **seq;
    int num;
};
...
__device__ *collapsed xdev;
...

collapsed *x_dev

cudaGetSymbolAddress((void **)&x_dev, xdev);
cudaMemcpyToSymbol(x_dev, x, sizeof(collapsed)*size); //x already defined collapsed * , this line gives ERROR

你认为我在最后一行得到的错误是什么?
:无效的设备符号

这里的第一个问题是
x\u dev
不是设备符号。它可能在设备内存中包含地址,但该地址无法传递给
cudaMemcpyToSymbol
。电话应该是:

cudaMemcpyToSymbol(xdev, ......);
这就引出了第二个问题。这样做:

cudaMemcpyToSymbol(xdev, x, sizeof(collapsed)*size); 
这是违法的
xdev
是指针,因此可以复制到
xdev
的唯一有效值是设备地址。如果
x
是设备内存中已折叠的
结构的地址,则此内存传输操作的唯一有效版本为

cudaMemcpyToSymbol(xdev, &x, sizeof(collapsed *));
例如,
x
必须事先设置为设备中分配的内存地址,类似于

collapsed *x;
cudaMalloc((void **)&x, sizeof(collapsed)*size);
cudaMemcpy(x, host_src, sizeof(collapsed)*size, cudaMemcpyHostToDevice);

正如所承诺的,这里有一个完整的工作示例。首先是守则:

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

struct collapsed {
    char **seq;
    int num;
};

__device__ collapsed xdev;

__global__
void kernel(const size_t item_sz)
{
    if (threadIdx.x < xdev.num) {
        char *p = xdev.seq[threadIdx.x];
        char val = 0x30 + threadIdx.x;
        for(size_t i=0; i<item_sz; i++) {
            p[i] = val;
        }
    }
}

#define gpuQ(ans) { gpu_assert((ans), __FILE__, __LINE__); }
void gpu_assert(cudaError_t code, const char *file, const int line)
{
    if (code != cudaSuccess)
    {
        std::cerr << "gpu_assert: " << cudaGetErrorString(code) << " " 
            << file << " " << line << std::endl;
        exit(code);
    }
}

int main(void)
{

    const int nitems = 32;
    const size_t item_sz = 16;
    const size_t buf_sz = size_t(nitems) * item_sz;

    // Gpu memory for sequences
    char *_buf;
    gpuQ( cudaMalloc((void **)&_buf, buf_sz) );
    gpuQ( cudaMemset(_buf, 0x7a, buf_sz) );

    // Host array for holding sequence device pointers
    char **seq = new char*[nitems];
    size_t offset = 0;
    for(int i=0; i<nitems; i++, offset += item_sz) {
        seq[i] = _buf + offset;
    }

    // Device array holding sequence pointers
    char **_seq;
    size_t seq_sz =  sizeof(char*) * size_t(nitems);
    gpuQ( cudaMalloc((void **)&_seq, seq_sz) );
    gpuQ( cudaMemcpy(_seq, seq, seq_sz, cudaMemcpyHostToDevice) );

    // Host copy of the xdev structure to copy to the device
    collapsed xdev_host;
    xdev_host.num = nitems;
    xdev_host.seq = _seq;

    // Copy to device symbol
    gpuQ( cudaMemcpyToSymbol(xdev, &xdev_host, sizeof(collapsed)) );

    // Run Kernel
    kernel<<<1,nitems>>>(item_sz);

    // Copy back buffer
    char *buf = new char[buf_sz];
    gpuQ( cudaMemcpy(buf, _buf, buf_sz, cudaMemcpyDeviceToHost) );

    // Print out seq values
    // Each string should be ASCII starting from ´0´ (0x30)
    char *seq_vals = buf; 
    for(int i=0; i<nitems; i++, seq_vals += item_sz) {
        std::string s;
        s.append(seq_vals, item_sz);
        std::cout << s << std::endl;
    }

    return 0;
}
#包括
#包括
#包括
结构倒塌{
字符**seq;
int-num;
};
__装置_uuxdev;
__全球的__
无效内核(常量大小\u t项\u sz)
{
if(threadIdx.x对于(size_t i=0;i是否x_dev指向设备对吗?如果我将x_dev更改为xdev,它仍然不起作用。如果我选择您建议的方式,它不会传递指向设备的指针的内部字符指针。它只传递结构指针。@Erogol:是的,x_dev是设备地址,但不是设备符号。它们不同。至于您的“不起作用”的评论,那是因为你(我猜)需要该结构的一些自动深度复制,但CUDA不支持深度复制。您需要首先手动分配和复制设备上的嵌套指针。如果您愿意阅读,有许多问题都有如何执行此操作的示例。我确实阅读了所有这些问题,但仍然无法执行此操作。折叠结构上的字符**e打破了StackOverflow中所有示例的用法。@Erogol:如果你能给我几个小时,我将尝试整理一个完整的深度副本工作示例,并将其添加到答案中。但目前为止,答案完全正确,如果你能接受,我将不胜感激。这是我的初始问题和确切的层次结构就像问题中一样,我有一个静态定义的“DataX”,我尝试了几十种不同的方法来实现它,但实际上没有任何效果。
$ /usr/local/cuda/bin/nvcc -arch=sm_12 -Xptxas=-v -g -G -o erogol erogol.cu 
./erogol.cu(19): Warning: Cannot tell what pointer points to, assuming global memory space
ptxas info    : 8 bytes gmem, 4 bytes cmem[14]
ptxas info    : Compiling entry function '_Z6kernelm' for 'sm_12'
ptxas info    : Used 5 registers, 20 bytes smem, 4 bytes cmem[1]

$ /usr/local/cuda/bin/cuda-memcheck ./erogol 
========= CUDA-MEMCHECK
0000000000000000
1111111111111111
2222222222222222
3333333333333333
4444444444444444
5555555555555555
6666666666666666
7777777777777777
8888888888888888
9999999999999999
::::::::::::::::
;;;;;;;;;;;;;;;;
<<<<<<<<<<<<<<<<
================
>>>>>>>>>>>>>>>>
????????????????
@@@@@@@@@@@@@@@@
AAAAAAAAAAAAAAAA
BBBBBBBBBBBBBBBB
CCCCCCCCCCCCCCCC
DDDDDDDDDDDDDDDD
EEEEEEEEEEEEEEEE
FFFFFFFFFFFFFFFF
GGGGGGGGGGGGGGGG
HHHHHHHHHHHHHHHH
IIIIIIIIIIIIIIII
JJJJJJJJJJJJJJJJ
KKKKKKKKKKKKKKKK
LLLLLLLLLLLLLLLL
MMMMMMMMMMMMMMMM
NNNNNNNNNNNNNNNN
OOOOOOOOOOOOOOOO
========= ERROR SUMMARY: 0 errors