CUDA 主机和设备使用相同的 __constant__ 内存

我有使用恒定内存的设备/主机功能。它在设备上运行正常，但在主机上似乎该内存仍未初始化。

#include <iostream>
#include <stdio.h>


const __constant__ double vals[2] = { 0.0, 1000.0 };

__device__ __host__ double f(size_t i)
{
    return vals[i];
}

__global__ void kern()
{
    printf("vals[%d] = %lf\n", threadIdx.x, vals[threadIdx.x]);
}

int main() {
    std::cerr << f(0) << " " << f(1) << std::endl;
    kern<<<1, 2>>>();
    cudaThreadSynchronize();
}

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0 0
vals[0] = 0.000000
vals[1] = 1000.000000

问题是什么？如何同时初始化设备和主机内存常量？

由于 CygnusX1 误解了我对 MurphEngineer 答案的评论的意思，也许我应该发布我自己的答案。我什么meant是这样的：

__constant__ double dc_vals[2] = { 0.0, 1000.0 };
       const double hc_vals[2] = { 0.0, 1000.0 };

__device__ __host__ double f(size_t i)
{
#ifdef __CUDA_ARCH__
    return dc_vals[i];
#else
    return hc_vals[i];
#endif
}

这与 Cygnus 具有相同的结果，但面对实际代码更灵活：例如，它允许您在常量数组中拥有运行时定义的值，并允许您使用 CUDA API 函数，例如cudaMemcpyToSymbol/cudsaMemcpyFromSymbol on the __constant__ array.

一个更现实的完整例子：

#include <iostream>
#include <stdio.h>

__constant__ double dc_vals[2];
       const double hc_vals[2];

__device__ __host__ double f(size_t i)
{
#ifdef __CUDA_ARCH__
    return dc_vals[i];
#else
    return hc_vals[i];
#endif
}

__global__ void kern()
{
    printf("vals[%d] = %lf\n", threadIdx.x, vals[threadIdx.x]);
}

int main() {
    hc_vals[0] = 0.0;
    hc_vals[1] = 1000.0;

    cudaMemcpyToSymbol(dc_vals, hc_vals, 2 * sizeof(double), 0, cudaMemcpyHostToDevice);

    std::cerr << f(0) << " " << f(1) << std::endl;
    kern<<<1, 2>>>();
    cudaThreadSynchronize();
}