總有些童鞋想知道怎麼在CUDA中使用二維數組([M][N]這種類型),其實這個很簡單,不過你要完全弄明白,必須對指針,地址等概念非常清楚才行。寫這篇博客解決下大家這個問題:
1、首先講述一下在一般C語言中如何使用二維數組。
- 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);
代碼中的arr實個二維數組變量了,你可以在for循環之後arr[i][j]的方式使用它。
2、告訴你如何在CUDA中使用二維數組可以類比1中的方法,不過你要清楚幾點,這幾點在代碼之後說明。
- #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中使用二維數組的幾點說明:
1)da是一個二維變量,一定更不可以在33行的時候把ha改成da!一定要記住顯存和內存是相互獨立的,主機端的程序不可以直接操作顯存!必須通過CUDA 提供的API函數來操作!
2)注意在內存申請時強制類型轉換(void**)(&),怎麼把***的變量轉成**了!!這主要是API藉口決定的,最好自己顯式轉換格式,避免不必要的麻煩。
3)看見數據拷貝的函數了嗎,類型、類型、還是類型。
4)別忘了釋放內存和顯存!看見沒,還是類型。
5)很希望這篇博客能幫到大家,可是我真的不推薦大家在GPU上使用二維數組!真的!!爲什麼呢?終歸是效率惹的禍!顯存的訪問總是慢的。二維訪存,可是連續訪問了兩次啊。要是老這樣做,不但執行效率低,而且寫代碼也慢。如果對內存的概念不熟悉,千萬別趟這趟渾水。看懂這段代碼,就當是學習一下或者理解下內存、顯存與內存獨立的概念和規則吧。
附上執行結果:
轉自:http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/7669624