わかりましたので、15 ドルで購入した「新しい」FX 570 の CUDA を学習しようとしています。コードにエラーはありません。array1_host はその値で開始されますが、メモリをデバイスからホスト値は同じままです。2 番目のカーネル呼び出しを無効にすると、同じことが起こります (このプロジェクトで複数のカーネルを試します)。かなり混乱しています。
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
#pragma comment (lib, "cudart")
#define N 5000
__global__ void addArray(float* a, float* b)
{
a[threadIdx.x] += b[threadIdx.x];
}
__global__ void timesArray(float* a, float* b)
{
a[threadIdx.x] *= b[threadIdx.x];
}
int main(){
float array1_host[N];
float array2_host[N];
float *array1_device;
float *array2_device;
cudaError_t err;
for(int x = 0; x < N; x++){
array1_host[x] = (float) x * 2;
array2_host[x] = (float) x * 6;
}
err = cudaMalloc((void**)&array1_device, N*sizeof(float));
err = cudaMalloc((void**)&array2_device, N*sizeof(float));
err = cudaMemcpy(array1_device, array1_host, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
err = cudaMemcpy(array2_device, array2_host, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
dim3 dimBlock( N );
dim3 dimGrid ( 1 );
addArray<<<dimGrid, dimBlock>>>(array1_device, array2_device);
timesArray<<<dimGrid, dimBlock>>>(array1_device, array2_device);
err = cudaMemcpy(array1_host, array1_device, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(array1_device);
cudaFree(array2_device);
std::cout << cudaGetErrorString(err) << "\n\n\n\n\n\n";
std::cout << array1_host;
cudaDeviceReset();
system("pause");
return 0;
}