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理解できないメモリ割り当ての問題があります。GPU で char 配列を割り当てようとしています (おそらくメモリの断片化の問題だと思います)。

ここに私のコードがあります、

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<cuda.h>

inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, 
                 int abort=1)
{  
   if (code != cudaSuccess) {
      printf("GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
      if (abort) exit(code);
   }
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }

__global__ void calc(char *k,char *i)
{
       *i=*k;
}
int main()
{
        char *dev_o=0;
        char *i;
        i = (char*)malloc(10*sizeof(char));

        cudaMalloc((void**)&dev_o,10*sizeof(char)); //Line 31


        calc<<<1,1>>>("arun",dev_o);

        gpuErrchk(cudaMemcpy(&i,dev_o,10*sizeof(char),cudaMemcpyDeviceToHost));

        cudaFree(dev_o);

        printf("string : %s \n",i);

        return 0;
}

しかし、私は次のように出力を得ています。

GPUassert: メモリが不足しています sample2.cu 31

同じケースで、整数を GPU に割り当ててみましたが、正常に動作しています。

私の GPU デバイス情報は次のように与えられます。

--- General Information for device 0 ---
Name:GeForce GTX 460 SE
Compute capability:2.1
Clock rate:1296000
Device copy overlap:Enabled
Kernel execition timeout :Enabled
--- Memory Information for device 0 ---
Total global mem:1073283072
Total constant Mem:65536
Max mem pitch:2147483647
Texture Alignment:512
--- MP Information for device 0 ---
Multiprocessor count:6
Shared mem per mp:49152
Registers per mp:32768
Threads in warp:32
Max threads per block:1024
Max thread dimensions:(1024, 1024, 64)
Max grid dimensions:(65535, 65535, 65535)

何が問題で、どうすればそれを克服できるか教えてもらえますか?

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あなたのコードにはいくつかの間違いがありました。

  1. cudaMemcpy(&i, ...)する必要がありますcudaMemcpy(i, ...)。

  2. この投稿で説明されているように、カーネル呼び出しの戻りエラーを確認してください。そうしないと、コードの後半でエラーが表示されるようになります。

    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
  3. カーネルchar *kへの引数は、ホスト ポインターです。カーネルを呼び出す前に、別のデバイス配列を作成し、データをデバイスにコピーする必要があります。
  4. またcalc()、スレッド インデックスthreadIdx.x. これはおそらくテスト用でした。

これらの問題を修正すると、次のようになります。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<cuda.h>

inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, 
                 int abort=1)
{  
   if (code != cudaSuccess) {
      printf("GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
      if (abort) exit(code);
   }
}
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }

__global__ void calc(char* k, char *i)
{
       i[threadIdx.x] = k[threadIdx.x];
}

int main()
{
        const char* msg = "arun";

        char *dev_i, *dev_k;
        char *i, *k;

        k = (char*)malloc(10*sizeof(char));
        i = (char*)malloc(10*sizeof(char));

        sprintf(k, msg);

        cudaMalloc((void**)&dev_i, 10*sizeof(char));
        cudaMalloc((void**)&dev_k, 10*sizeof(char));

        gpuErrchk(cudaMemcpy(dev_k, k, 10*sizeof(char), cudaMemcpyHostToDevice));

        calc<<<1,5>>>(dev_k, dev_i);

        gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
        // Synchronization will be done in the next synchronous cudaMemCpy call, else
        // you would need cudaDeviceSynchronize() to detect execution errors.
        //gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());

        gpuErrchk(cudaMemcpy(i, dev_i, 10*sizeof(char), cudaMemcpyDeviceToHost));

        printf("string : %s\n", i);

        cudaFree(dev_i);
        cudaFree(dev_k);
        free(i);
        free(k);

        return 0;
}
于 2013-05-16T10:23:41.883 に答える