使用 cudaMemcpy 将结构数据从主机复制到 CUDA 上的设备

Question

我在 CUDA 架构中将结构数据从主机复制到设备时遇到问题。
以下是代码sn-p。

struct point  
{  
     double x,y;  
};

int main()  
{  
   point * a = (point*)malloc(sizeof(point));  
   a->x=10.0;   
   a->y=10.0;    
   point * d_a;  
   cudaMalloc((void**)d_a,sizeof(point));  
   cudaMemcpy((void**)d_a,a,sizeof(point),cudaMemcpyHostToDevice);  
   dim3 dimblock(16,16);  
   dim3 dimgrid(1,1);  

   MyFunc<<<dimgrid,dimblock>>>(d_a);  
   cudaMemcpy((void**)a,d_a,sizeof(point),cudaMemcpyDeviceToHost);    
   printf("%lf %lf\n",a->x,a->y);
}  

__global__ void MyFunc(point* d_a)  
{  
     if(threadIdx.x == 0 && threadIdx.y == 0)
     {  
        d_a->x=100.0;  
        d_a->y = 100.0;    
     }
}  

a 点的 x 和 y 字段应该已更改为 100。相反，它仍然是初始化时的 10。这里发生了什么？请帮忙。

Answer 1

两个 cudaMemcpy() 调用的语法都不正确，它们应该是

cudaMemcpy(d_a,a,sizeof(point),cudaMemcpyHostToDevice);

和

cudaMemcpy(a,d_a,sizeof(point),cudaMemcpyDeviceToHost);    

编辑：

这个：

#include <cstdio>
#include <cstdlib>

struct point  
{  
     double x,y;  
};

__global__ void MyFunc(point* d_a)  
{  
     if(threadIdx.x == 0 && threadIdx.y == 0)
     {  
        d_a->x=100.0;  
        d_a->y = 100.0;    
     }
}  

int main(void)  
{  
   point * a = (point*)malloc(sizeof(point));  
   a->x=10.0;   
   a->y=10.0;    
   point * d_a;  
   cudaMalloc((void**)&d_a,sizeof(point));  
   cudaMemcpy(d_a,a,sizeof(point),cudaMemcpyHostToDevice);  
   dim3 dimblock(16,16);  
   dim3 dimgrid(1,1);  

   MyFunc<<<dimgrid,dimblock>>>(d_a);  
   cudaMemcpy(a,d_a,sizeof(point),cudaMemcpyDeviceToHost);    
   printf("%lf %lf\n",a->x,a->y);

   return cudaThreadExit();
} 

在 64 位 linux 上运行的 CUDA 3.2 完全符合预期：

cuda:~$ nvcc -arch=sm_20 -o bungle bungle.cu 
cuda:~$ ./bungle 
100.000000 100.000000

因此，如果您无法复制此内容，那么您的 CUDA 安装可能有问题。

Answer 2

总结和扩展 Anycorn 和 talonmies 的答案：

1. 在 malloc 中使用额外的 & 符号，例如 (void**)&d_a
2. 不要在 memcpy 中使用 (void**)
3. 确保检查cudaGetLastError 的错误并返回值。
4. 确保在末尾使用cudaFree 释放分配的资源
5. cudaSetDevice 和 cudaThreadExit 也不会受到伤害。

请参阅reference manual 和progamming guide 了解更多详情。

Answer 3

检查您的 cuda 状态：

cudaMalloc((void**)&d_a,sizeof(point));