Numpy pycuda-memcpy_dtoh，没有给出似乎已经设置的内容

我有一个非常简单的函数，其中我传入一个字符数组并进行一个简单的字符匹配。我想根据匹配的字符返回1/0的数组

问题：当int数组从设备中复制回来时，虽然我可以看到该值已在数据结构中设置（当我在赋值后在函数中打印它时），但该值并不是预期的值

我肯定这是件愚蠢的事

将pycuda.driver导入为cuda
导入pycuda.autoinit
从pycuda.compiler导入SourceModule
将numpy作为np导入
mod=SourceModule（“”）
__全局无效测试（const char*q、const int chrSize、int*d、const int intSize）{
int v=0；
如果（q[threadIdx.x*chrSize]='a'| | q[threadIdx.x*chrSize]='c'）{
v=1；
}
d[threadIdx.x*intSize]=v；
printf（“x=%d，y=%d，val=%c ret=%d\\n”，threadIdx.x，threadIdx.y，q[threadIdx.x*chrSize]，d[threadIdx.x*intSize]）；
}
""")
func=mod.get_函数（“测试”）
#输入数据
a=np.asarray（['a'，'b'，'c'，'d'，'d'，dtype=np.str）
#分配/复制到设备
a_gpu=cuda.mem_alloc（a.nbytes）
cuda.memcpy_htod（a_gpu，a）
#目标阵列
d=np.zero（（4），dtype=np.int16）
#分配/复制到设备
d_gpu=cuda.mem_alloc（d.n字节）
cuda.memcpy_htod（d_gpu，d）
#运行函数
func（a_gpu，np.int8（a.dtype.itemsize），d_gpu，np.int8（d.dtype.itemsize），block=（4,1,1））
#将数据复制回priint
cuda.memcpy\u dtoh（d，d\u gpu）
印刷品（d）

输出：

x=0, y=0, val=a ret=1
x=1, y=0, val=b ret=0
x=2, y=0, val=c ret=1
x=3, y=0, val=d ret=0
[1 0 0 0]

预期产出：

x=0, y=0, val=a ret=1
x=1, y=0, val=b ret=0
x=2, y=0, val=c ret=1
x=3, y=0, val=d ret=0
[1 0 1 0]

---

您有两个主要问题，这两个问题都与

memcpy\u dtoh

无关：

< > >您已经声明了代码> d<代码>代码>代码> dygPU<代码>，作为dType <代码> NP.INT16<代码>，但是内核正在期待C++ >代码> int >代码>，导致类型不匹配。您应该使用

np.int32

类型来定义数组

内核中

d

的索引不正确。如果已向编译器声明数组为32位类型，则将数组索引为

d[threadIdx.x]

将自动包含该类型的正确对齐方式。不需要将

intSize

传递并使用到内核进行索引

d

，这样做是不正确的

如果您解决了这两个问题，我怀疑代码将按预期工作