带有嵌入对象/结构的 cudaMalloc/cudaMemcpy答案

【问题标题】：cudaMalloc/cudaMemcpy with embedded objects/structures带有嵌入对象/结构的 cudaMalloc/cudaMemcpy
【发布时间】：2018-05-10 15:01:35
【问题描述】：

我正在开发一个相当大的并行应用程序，使用 OpenMPI 在 MPI 进程之间分配数据。将 MPI 与一些序列化库一起使用，例如“cereal”，可以非常轻松地传递大量嵌入的对象。为了暗示我所说的多嵌入结构是什么意思，我目前正在使用简化版本，例如：

// structures for CUDA - this is inside std::vector<struct_multi_data> multi_data_vector
struct struct_multi_data{
    int intended_kernel_block;
    int intended_kernel_thread;
    std::vector<float> data_float;
    std::vector<float> data_int;
    float result;
};

struct struct_unique_data{
    // this structure is shared among all blocks/threads
    float x;
    float y;
    float z;
};


class Data_object{

// functions
    public:
        Data_object();
        ~Data_object();

        int resize(int multi_data_vector_len, int data_float_len, int data_int_len);
        void set_id(int id);

        int clean(void);
        int get_multi_data_len();
        int get_multi_data(struct_multi_data * data, int vector_element);
        int set_multi_data(struct_multi_data * data, int vector_element);


// variables
    private:
        std::vector<struct_multi_data> multi_data_vector;
        struct_unique_data unique_data;
        int data_id;
};

* 上面的代码被简化了，我去掉了序列化函数和其他一些基本的东西，但整体结构保持不变

简单来说，我在Data_object周围移动，包含vector{struct_multi_data}，这是一个结构向量，其中每个结构struct_multi_data 包含一些 vector{float}。

我有充分的理由将所有数据嵌入到 1 个 Data_object 中，因为它简化了 MPI 发送和接收。

问题

是否有一些使用 cudaMalloc/cudaMemcpy 函数将 Data_object 移动到 GPU 内存的舒适方法？

常规 std::vector 似乎有问题。我不想依赖 Thrust 库，因为我不确定它是否适用于我的 MPI 序列化解决方案。

编辑问题 我可以将 managed 用于我的 Data_object，还是使用 cudaMallocManaged() 使 GPU 可以访问数据？

请阅读

Data_object 的大小在程序执行开始时就已经很好地定义了。没有向量在其他任何地方改变大小，但在执行的开始。那么我为什么要使用向量呢？这样我可以通过传递参数来设置向量的大小，而不是重新编译程序来改变数据大小（比如当数据被定义为数组时）。

对评论的回应 1）我认为可以用指向数组的指针替换所有向量。

【问题讨论】：

一言以蔽之，否。
这在使用 std::vector 时变得有些困难，我想你可能误解了它们是如何分配内存的。在这种情况下，仅使用动态分配的数组（向量也是如此！）会更容易，因为至少您知道需要复制哪个内存块。你可以用与向量完全相同的方式初始化它们的大小。
还是不行。托管内存无法解决无法在 GPU 上使用主机容器类的问题，并且没有 CUDA API 支持任何形式的“深度复制”

标签： c++ vector struct cuda mpi

【解决方案1】：

不，这个问题中的额外部分没有帮助。 std::vector 只是不打算那样工作：它“拥有”它指向的内存，如果你将它复制到其他地方（甚至在主机内存中）并从那里使用它，你只会破坏你的记忆.此外，std::vector 代码甚至无法在 GPU 上运行，因为它不是 __device__-code。

你可以做的是使用std::span，它不拥有内存，而不是std::vector。如果你这样做了，并且内存是被管理的，那么 mem-copying 一个类可能会起作用。

请注意，我完全忽略了向量以外的成员，因为这似乎是这里的主要问题。

【讨论】：