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http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/7669624

总有些童鞋想知道怎么在CUDA中使用二维数组([M][N]这种类型),其实这个很简单,不过你要完全弄明白,必须对指针,地址等概念非常清楚才行。写这篇博客解决下大家这个问题:

1、首先讲述一下在一般C语言中如何使用二维数组。

int r, c;
int **arr = (int**)malloc(ROWS*sizeof(int*));
int *data = (int*)malloc(COLS*ROWS*sizeof(int));
for (r = 0; r < ROWS; r++)
{
    arr[r] 
= data + r*COLS;
}


free(arr);
free(data);

 


 代码中的arr实个二维数组变量了,你可以在for循环之后arr[i][j]的方式使用它。

 

2、告诉你如何在CUDA中使用二维数组可以类比1中的方法,不过你要清楚几点,这几点在代码之后说明。

#include <stdio.h>
#include 
<stdlib.h>
#include 
<cuda_runtime.h>

#define ROWS 32
#define COLS 16
#define CHECK(res) if(res!=cudaSuccess){exit(-1);}
__global__ 
void Kerneltest(int **da, unsigned int rows, unsigned int cols)
{
    unsigned 
int row = blockDim.y*blockIdx.y + threadIdx.y;
    unsigned 
int col = blockDim.x*blockIdx.x + threadIdx.x;
    
if (row < rows && col < cols)
    
{
        da[row][col] 
= row*cols + col;
    }

}


int main(int argc, char **argv)
{
    
int **da = NULL;
    
int **ha = NULL;
    
int *dc = NULL;
    
int *hc = NULL;
    cudaError_t res;
    
int r, c;
    
bool is_right=true;

    res 
= cudaMalloc((void**)(&da), ROWS*sizeof(int*));CHECK(res)
    res 
= cudaMalloc((void**)(&dc), ROWS*COLS*sizeof(int));CHECK(res)
    ha 
= (int**)malloc(ROWS*sizeof(int*));
    hc 
= (int*)malloc(ROWS*COLS*sizeof(int));

    
for (r = 0; r < ROWS; r++)
    
{
        ha[r] 
= dc + r*COLS;
    }

    res 
= cudaMemcpy((void*)(da), (void*)(ha), ROWS*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);CHECK(res)
    dim3 dimBlock(
16,16);
    dim3 dimGrid((COLS
+dimBlock.x-1)/(dimBlock.x), (ROWS+dimBlock.y-1)/(dimBlock.y));
    Kerneltest
<<<dimGrid, dimBlock>>>(da, ROWS, COLS);
    res 
= cudaMemcpy((void*)(hc), (void*)(dc), ROWS*COLS*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);CHECK(res)

    
for (r = 0; r < ROWS; r++)
    
{
        
for (c = 0; c < COLS; c++)
        
{
            printf(
"%4d ", hc[r*COLS+c]);
            
if (hc[r*COLS+c] != (r*COLS+c))
            
{
                is_right 
= false;
            }

        }

        printf(
"\n");
    }

    printf(
"the result is %s!\n", is_right? "right":"false");
    cudaFree((
void*)da);
    cudaFree((
void*)dc);
    free(ha);
    free(hc);
    getchar();
    
return 0;
}

 


在CUDA中使用二维数组的几点说明:

1)da是一个二维变量,一定更不可以在33行的时候把ha改成da!一定要记住显存和内存是相互独立的,主机端的程序不可以直接操作显存!必须通过CUDA 提供的API函数来操作!

2)注意在内存申请时强制类型转换(void**)(&),怎么把***的变量转成**了!!这主要是API借口决定的,最好自己显式转换格式,避免不必要的麻烦。

3)看见数据拷贝的函数了吗,类型、类型、还是类型。

4)别忘了释放内存和显存!看见没,还是类型。

5)很希望这篇博客能帮到大家,可是我真的不推荐大家在GPU上使用二维数组!真的!!为什么呢?终归是效率惹的祸!显存的访问总是慢的。二维访存,可是连续访问了两次啊。要是老这样做,不但执行效率低,而且写代码也慢。如果对内存的概念不熟悉,千万别趟这趟浑水。看懂这段代码,就当是学习一下或者理解下内存、显存与内存独立的概念和规则吧。

附上执行结果:


 


posted on 2012-10-21 12:43 jackdong 阅读(646) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: CUDA

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