我正在尝试将一个Nx3数组传递给内核,并像在纹理内存中一样从它读取,然后写入第二个数组。下面是我用N=8编写的简化代码:
#include <cstdio>
#include "handle.h"
using namespace std;
texture<float,2> tex_w;
__global__ void kernel(int imax, float(*w)[3], float (*f)[3])
{
int i = threadIdx.x;
int j = threadIdx.y;
if(i<imax)
f[i][j] = tex2D(tex_w, i, j);
}
void print_to_stdio(int imax, float (*w)[3])
{
for (int i=0; i<imax; i++)
{
printf("%2d %3.6f\t %3.6f\t %3.6f\n",i, w[i][0], w[i][1], w[i][2]);
}
}
int main(void)
{
int imax = 8;
float (*w)[3];
float (*d_w)[3], (*d_f)[3];
dim3 grid(imax,3);
w = (float (*)[3])malloc(imax*3*sizeof(float));
for(int i=0; i<imax; i++)
{
for(int j=0; j<3; j++)
{
w[i][j] = i + 0.01f*j;
}
}
cudaMalloc( (void**) &d_w, 3*imax*sizeof(float) );
cudaMalloc( (void**) &d_f, 3*imax*sizeof(float) );
cudaChannelFormatDesc desc = cudaCreateChannelDesc<float>();
HANDLE_ERROR( cudaBindTexture2D(NULL, tex_w, d_w, desc, imax, 3, sizeof(float)*imax ) );
cudaMemcpy(d_w, w, 3*imax*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// just use threads for simplicity
kernel<<<1,grid>>>(imax, d_w, d_f);
cudaMemcpy(w, d_f, 3*imax*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaUnbindTexture(tex_w);
cudaFree(d_w);
cudaFree(d_f);
print_to_stdio(imax, w);
free(w);
return 0;
}运行这段代码,我希望得到:
0 0.000000 0.010000 0.020000
1 1.000000 1.010000 1.020000
2 2.000000 2.010000 2.020000
3 3.000000 3.010000 3.020000
4 4.000000 4.010000 4.020000
5 5.000000 5.010000 5.020000
6 6.000000 6.010000 6.020000
7 7.000000 7.010000 7.020000但我得到的却是:
0 0.000000 2.020000 5.010000
1 0.010000 3.000000 5.020000
2 0.020000 3.010000 6.000000
3 1.000000 3.020000 6.010000
4 1.010000 4.000000 6.020000
5 1.020000 4.010000 7.000000
6 2.000000 4.020000 7.010000
7 2.010000 5.000000 7.020000我认为这与我给cudaBindTexture2D提供的音调参数有关,但使用较小的值会产生无效参数错误。
提前感谢!
发布于 2012-08-14 03:10:21
在brano做出回应并更多地了解了音高是如何工作的之后,我将回答我自己的问题。修改后的代码如下:
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include "handle.cu"
using namespace std;
texture<float,2,cudaReadModeElementType> tex_w;
__global__ void kernel(int imax, float (*f)[3])
{
int i = threadIdx.x;
int j = threadIdx.y;
// width = 3, height = imax
// but we have imax threads in x, 3 in y
// therefore height corresponds to x threads (i)
// and width corresponds to y threads (j)
if(i<imax)
{
// linear filtering looks between indices
f[i][j] = tex2D(tex_w, j+0.5f, i+0.5f);
}
}
void print_to_stdio(int imax, float (*w)[3])
{
for (int i=0; i<imax; i++)
{
printf("%2d %3.3f %3.3f %3.3f\n",i, w[i][0], w[i][1], w[i][2]);
}
printf("\n");
}
int main(void)
{
int imax = 8;
float (*w)[3];
float (*d_f)[3], *d_w;
dim3 grid(imax,3);
w = (float (*)[3])malloc(imax*3*sizeof(float));
for(int i=0; i<imax; i++)
{
for(int j=0; j<3; j++)
{
w[i][j] = i + 0.01f*j;
}
}
print_to_stdio(imax, w);
size_t pitch;
HANDLE_ERROR( cudaMallocPitch((void**)&d_w, &pitch, 3*sizeof(float), imax) );
HANDLE_ERROR( cudaMemcpy2D(d_w, // device destination
pitch, // device pitch (calculated above)
w, // src on host
3*sizeof(float), // pitch on src (no padding so just width of row)
3*sizeof(float), // width of data in bytes
imax, // height of data
cudaMemcpyHostToDevice) );
HANDLE_ERROR( cudaBindTexture2D(NULL, tex_w, d_w, tex_w.channelDesc, 3, imax, pitch) );
tex_w.normalized = false; // don't use normalized values
tex_w.filterMode = cudaFilterModeLinear;
tex_w.addressMode[0] = cudaAddressModeClamp; // don't wrap around indices
tex_w.addressMode[1] = cudaAddressModeClamp;
// d_f will have result array
cudaMalloc( &d_f, 3*imax*sizeof(float) );
// just use threads for simplicity
kernel<<<1,grid>>>(imax, d_f);
cudaMemcpy(w, d_f, 3*imax*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaUnbindTexture(tex_w);
cudaFree(d_w);
cudaFree(d_f);
print_to_stdio(imax, w);
free(w);
return 0;
}与使用memcpy()处理主机上的间距不同,使用memcpy2D()可以同时接受设备数据和主机数据的间距参数。由于我们在主机上使用的是简单分配的数据,我的理解是间距应该是简单的行宽,或3*sizeof(浮点数)。
发布于 2012-08-13 18:34:53
我可以给你一个完整的解决方案,但你可能学不到:D,所以这里有一些建议,也许你可以自己解决剩下的问题。
提示1。
当使用cudaBindTexture2D时,它需要一个偏移量和间距。这两个参数都有特定的硬件相关对齐限制。如果使用cudaMalloc(..),则偏移量保证为0。使用cudaMallocPitch(..)检索音高。您还需要确保您的主机内存以相同的方式倾斜,否则您的memcpy将无法按预期工作。
提示2。
了解二维索引。当访问W[i][j]中的元素时,您需要知道元素W[i][j+1]是内存中的下一个元素,而不是W[i+1][j]。
提示3。
使用一维数组并自己计算2D索引。这会给你更好的控制。
https://stackoverflow.com/questions/11924537
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