关于 Cuda 的参考参数答案

【问题标题】：reference argument on Cuda关于 Cuda 的参考参数
【发布时间】：2013-07-21 14:18:37
【问题描述】：

我不知道 cuda 不支持引用参数。我的程序中有这两个函数：

  __global__ void
  ExtractDisparityKernel (  ExtractDisparity& es)
  {
    es ();
  }

  __device__ __forceinline__ void
  computeAdjacentValue (int x1, int y1, int x2, int y2, float& value )
  {   ....
  }

给定global函数，编译器报错： /home/lv/pcl-trunk/gpu/kinfu_large_scale/src/cuda/estimate_combined.cu(959)：错误：全局例程不能有引用参数

我搜索了一些解决方案。有人说不允许。但是 device 函数不会报告此类错误。我很困惑 cuda 是否支持参考参数。或者编译器以某种方式被愚弄了。

任何人都可以对这个问题给出完整的答案：允许和不允许引用的地方？

【问题讨论】：

标签： cuda parallel-processing nvidia

【解决方案1】：

__global__ 函数上的引用参数将不起作用，因为通过引用传递参数实际上会创建一个指针，该函数将使用该指针来引用该参数。但是，这通常会导致取消引用设备代码上的主机指针，这是不允许的。

但是，__device__ 函数可以使用引用参数，因为在设备代码中取消引用设备指针是合法的。

关于“解决方案”，只需传递一个指针：

ExtractDisparityKernel (  ExtractDisparity *es)

当然，请确保您传递的参数是正确的 cudaMalloc-created 指针。

一般来说，与下面的评论相反，可以在 CDP（CUDA 动态并行）设置中对子内核使用引用参数。由于 CDP 设置中的其他限制，例如对使用父内核的本地内存空间的限制，某些类型的引用参数可能仍然无法使用。

随着统一内存 (UM) 的出现，现在甚至可以在从主机代码调用的内核上使用引用参数，并正确使用 UM。

【讨论】：