Memory cudaFree并没有释放内存

下面的代码计算两个向量a和b的点积。正确的结果是8192。当我第一次运行它时，结果是正确的。然后，当我第二次运行它时，结果是前一个结果+8192，依此类推：

1st iteration: result = 8192
2nd iteration: result = 8192 + 8192
3rd iteration: result = 8192 + 8192 
and so on.

我通过在屏幕上打印来检查，设备变量dev_c没有被释放。更重要的是写入它会导致一个和，结果是前一个值加上写入它的新值。我想这可能与atomicAdd（）操作有关，但cudaFree（dev_c）终究应该删除它

#define N 8192
#define THREADS_PER_BLOCK 512
#define NUMBER_OF_BLOCKS (N/THREADS_PER_BLOCK)
#include <stdio.h>


__global__ void dot( int *a, int *b, int *c ) {

    __shared__ int temp[THREADS_PER_BLOCK];

    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

    temp[threadIdx.x] = a[index] * b[index];

    __syncthreads();

    if( 0 == threadIdx.x ) {

        int sum = 0;
        for( int i= 0; i< THREADS_PER_BLOCK; i++ ){
        sum += temp[i];
        }
        atomicAdd(c,sum);
    }
}

    int main( void ) {

        int *a, *b, *c;
        int *dev_a, *dev_b, *dev_c; 
        int size = N * sizeof( int); 

        cudaMalloc( (void**)&dev_a, size );
        cudaMalloc( (void**)&dev_b, size );
        cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int));

        a = (int*)malloc(size);
        b = (int*)malloc(size);
        c = (int*)malloc(sizeof(int));

        for(int i = 0 ; i < N ; i++){
            a[i] = 1;
            b[i] = 1;
        }

        cudaMemcpy( dev_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMemcpy( dev_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

        dot<<< N/THREADS_PER_BLOCK,THREADS_PER_BLOCK>>>( dev_a, dev_b, dev_c);

        cudaMemcpy( c, dev_c, sizeof(int) , cudaMemcpyDeviceToHost);

        printf("Dot product = %d\n", *c);

        cudaFree(dev_a);
        cudaFree(dev_b);
        cudaFree(dev_c);    

        free(a); 
        free(b); 
        free(c);

        return 0;

    }

定义N 8192 #按块512定义线程 #定义块的数量（每个块有N个线程） #包括 __全局无效点（int*a，int*b，int*c）{ __共享_uuuint temp[每个_块的线程数]； int index=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x； temp[threadIdx.x]=a[index]*b[index]； __同步线程（）； 如果（0==threadIdx.x）{ 整数和=0； 对于（int i=0；i（开发a、开发b、开发c）； cudaMemcpy（c，dev_c，sizeof（int），cudaMemcpyDeviceToHost）； printf（“点积=%d\n”，*c）； cudaFree（dev_a）； cudaFree（dev_b）； cudaFree（开发中心）； 免费（a）； 免费（b）； 免费（c）； 返回0； }

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cudaFree不会擦除任何内容，它只是将内存返回到要重新分配的池中。Cudamaloc不保证已分配的内存值。您需要初始化程序使用的内存（全局内存和共享内存），以获得一致的结果。顺便说一句，这同样适用于

内存未被清除

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这意味着dev_c没有初始化，并且您的

atomicAdd（c，sum）

将添加到存储在内存中返回位置的任意随机值。

我在内核中初始化了共享变量，它的工作方式很好。谢谢@兹维巴，我也有同样的问题。你能告诉我你是如何在内核中初始化的吗？如果我们在内核内部初始化，不是每个线程都会重置该值吗？提前谢谢你。@RajindRuparathna，那是三年前的事了，从那以后我就再也没碰过Cuda了。抱歉。使用初始化数组执行CUDAEMCPY对我有效。cudaMemcpy（dev_c，c，size，cudamemcpyhostodevice）；其中，使用for循环将数组中的c初始化为零。