我已经搞砸了一段时间了,但似乎无法正确处理。我正在尝试将包含数组的对象复制到 CUDA 设备内存中(然后再复制回来,但当我遇到它时我会跨过那座桥):
struct MyData {
float *data;
int dataLen;
}
void copyToGPU() {
// Create dummy objects to copy
int N = 10;
MyData *h_items = new MyData[N];
for (int i=0; i<N; i++) {
h_items[i].dataLen = 100;
h_items[i].data = new float[100];
}
// Copy objects to GPU
MyData *d_items;
int memSize = N * sizeof(MyData);
cudaMalloc((void**)&d_items, memSize);
cudaMemCpy(d_items, h_items, memSize, cudaMemcpyHostToDevice);
// Run the kernel
MyFunc<<<100,100>>>(d_items);
}
__global__
static void MyFunc(MyData *data) {
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
for (int i=0; i<data[idx].dataLen; i++) {
// Do something with data[idx].data[i]
}
}
当我调用 MyFunc(d_items) 时,我可以很好地访问 data[idx].dataLen 。但是,data[idx].data 尚未被复制。
我无法使用 copyToGPU 中的 d_items.data 作为 cudaMalloc/cudaMemCpy 操作的目标,因为主机代码无法取消引用设备指针。
该怎么办?
- 为所有设备分配设备数据
结构,作为单个数组。
- 将连续数据从主机复制到
图形处理器。
- 调整GPU指针
example:
float *d_data;
cudaMalloc((void**)&d_data, N*100*sizeof(float));
for (...) {
h_items[i].data = i*100 + d_data;
}
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