cuda将用户定义的结构传递给内核失败
这是我的问题。 我的kernel.h有以下结构。
struct __Q_VECTOR__{ double* Data; int Dimension; int Cluster; }; typedef struct __Q_VECTOR__ VQ_VECTOR;
在kernel.cu我有以下代码
int main(void){ int L = 3, //.Data length N = 100; VQ_VECTOR *A, *device_VQ_VECTOR; cudaError_t cudaStatus; A = (VQ_VECTOR*)malloc(N*sizeof(VQ_VECTOR)); for(int i=0; i<N; i++){ VQ_VECTOR a; a.Data = (double*)malloc(L*sizeof(double));; a.Cluster = 1; a.Dimension = L; for(int j=0; j<L; j++) a.Data[j]=i*j; A[i] = a; } //Prinf of all the elements of A for(int i=0; i<2; i++){ printf("\nA[%d]={"); for(int j=0; j<L; j++) printf("%.3f",A[i].Data[j]); printf("}"); } printf("\n\n"); //I Allocate and Copy data from A to device_VQ_VECTORon the GPU memory cudaDeviceReset(); cudaStatus = cudaMalloc((void**)&device_VQ_VECTOR, N*sizeof(VQ_VECTOR)); cudaStatus = cudaMemcpy(device_VQ_VECTOR, A, N*sizeof(VQ_VECTOR), cudaMemcpyHostToDevice); cudaPrintfInit(); testKernel<<>>(device_VQ_VECTOR, N);//to test and see on a sigle thread cudaPrintfDisplay(stdout, true); cudaPrintfEnd(); cudaStatus = cudaGetLastError(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "\n testKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus)); return 1; } cudaStatus = cudaMemcpy(A, device_VQ_VECTOR, N*sizeof(VQ_VECTOR), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaStatus = cudaGetLastError(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "\n testKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus)); return 1; } for(int i=0; i<2; i++){ printf("\nA[%d]={"); for(int j=0; j<L; j++) printf("%.3f",A[i].Data[j]); printf("}"); } cudaFree(device_VQ_VECTOR); return 0;
}
当我建立时，有时它什么都不打印，有时它会起作用。
我的代码有什么问题？ 可能是由
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&device_VQ_VECTOR, N*sizeof(VQ_VECTOR)); cudaStatus = cudaMemcpy(device_VQ_VECTOR, A, N* sizeof(VQ_VECTOR), cudaMemcpyHostToDevice);
请帮忙！
这不起作用，因为数组是单独分配的，而不是复制到设备内存中。 您还需要在设备上分配它们，并进行完整复制。 更糟糕的是，您无法直接从主机端访问设备内存（除了cudaMemcpy ），因此您无法使用例如cudaMalloc(&device_VQ_VECTOR[i].Data, ...) （它将崩溃）。
这是一个示例代码。 为简单起见，它丢弃主机端A[i].Data ，然后重新创建它们。 这不太好，但那会好起来的。
struct __Q_VECTOR__{ double* Data; int Dimension; int Cluster; }; typedef struct __Q_VECTOR__ VQ_VECTOR; __global__ void testKernel(VQ_VECTOR *X, int N){ int i= blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; cuPrintf("\n testKernel entrance by the global threadIdx= %d\n", i); for(int k=0; k>>(device_VQ_VECTOR, N);//to test and see on a sigle thread cudaPrintfDisplay(stdout, true); cudaPrintfEnd(); cudaStatus = cudaGetLastError(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "\n testKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus)); return 1; } cudaStatus = cudaMemcpy(A, device_VQ_VECTOR, N*sizeof(VQ_VECTOR), cudaMemcpyDeviceToHost); for(int i = 0; i != N; ++i) { // allocate array, copy data double *array = (double*)malloc(L*sizeof(double)); cudaMemcpy(array, A[i].Data, L*sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost); // assign new array to A[i] A[i].Data = array; } cudaStatus = cudaGetLastError(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "\n testKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus)); return 1; } /* for(int i=0; i<2; i++){ printf("\nA[%d]={", i); for(int j=0; j
输出的一部分是（它是巨大的，我不想发布太多）：
[2, 0]: 3.00, [18, 0]: 19.00, [22, 0]: 23.00, [16, 0]: 17.00, [24, 0]: 25.00, [19, 0]: 20.00, [4, 0]: 5.00, [23, 0]: 24.00, [3, 0]: 4.00, [5, 0]: 6.00, [13, 0]: 14.00, [1, 0]: 2.00, [10, 0]: 11.00, [6, 0]: 7.00, [14, 0]: 15.00, [0, 0]: 1.00, [20, 0]: