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CuDA二维数组

还是你的意思是你的最后一行代码执行时会报错?还是数值不对? 内核函数 最后操作_GPU_IN[y][x] = _GPU_IN[y][x]*4; 整个没有用到_GPU_RET。 我不明白你程序的目的。

cudaMallocPitch() cudaMemcpy2D() Get threadIdx blockIdx to access to each element, you might need to check the definition of pitch before you start to work on 2D matrix. It makes sure that the allocation is appropriatedly padde...

向 Kernel 中传的参数 ,应该使用 cudaMalloc(); 分配的吧!我看你上面的代码是用malloc(); 函数分配的, 可以用 一维的数组表示 二维的 情况并且操作起来比较简单。

去查一下cudaMallocPitch()和cudaMemcpy2DToArray()这两个函数吧,一个分配空间,一个复制。 去下一份CUDA官方给的入门手册,里面就有。 我也是新手,没有环境,没法调程序,太细的东西也不清楚,所以只能说的大概了。

这种还是上调试器跑,定位是哪个语句出错了,是不是cpu上出错的,是不是copy那个。 出错的类型也很重要,是访问越界还是launch failure还是其他什么。 gpu的存储访问检查也有工具的,叫gpumemcheck还是什么的,官网有下载。

cudaMallocPitch() cudaMemcpy2D() Get threadIdx blockIdx to access to each element, you might need to check the definition of pitch before you start to work on 2D matrix. It makes sure that the allocation is appropriatedly padde...

如果只做矩阵加法没有必要用到共享内存(shared memory)来做缓存。用一位数组存储矩阵,然后直接用strided loop就行了,这样可以保证代买的scalability。提速可以依靠Kepler架构的L1 缓存来实现自动的缓存。 __global__ void MatrixAdd( // Inp...

如果只做矩阵加法没有必要用到共享内存(shared memory)来做缓存。用一位数组存储矩阵,然后直接用strided loop就行了,这样可以保证代买的scalability。提速可以依靠Kepler架构的L1 缓存来实现自动的缓存。 __global__ void MatrixAdd( // Inp...

现在有多个一维数组,我想将他们拷贝到设备端修改他们的值,然后拷贝回host端,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "helper_cuda.h" #include #include using namespace std; #define N 10 _...

如果从host拷贝到device时间较短而从device拷贝到host时间很长(之前也遇到过slow-download的情况)

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