使用CUDA计算二维像素数组，声明适当的网格和块大小

Question

我使用CUDA来计算64x64x4数组的值，该数组已经被平放。数组包含GLubytes，然后在z列中存储任意给定像素的RGBA值。我已经创建了一个与CUDA一起使用的内核，但是我想我的块和网格的尺寸是关闭的。最终的结果不是画圆圈，而是画四分之一的圆圈。调用的内核和函数如下：

澄清:直径= 64，半径= 32。

__global__ void drawKernel(GLubyte *ball)
{
    int x = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
    int y = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;


    ball[4 * (x * DIAMETER + y)+3] = (GLubyte) 0x0;  
    if ((x * x) + (y * y) <= (RADIUS * RADIUS)){ 
        ball[4 * ((x+32) * DIAMETER + (y+32))+0] = (GLubyte) 0xffffff;  
        ball[4 * ((x+32) * DIAMETER + (y+32))+1] = (GLubyte) 0x0; 
        ball[4 * ((x+32) * DIAMETER + (y+32))+2] = (GLubyte) 0x0; 
        ball[4 * ((x+32) * DIAMETER + (y+32))+3] = (GLubyte) 0xaaaaaa;
    }
}

cudaError_t drawWithCuda()
{
    size_t memorySize = DIAMETER * DIAMETER * 4 *sizeof(GLubyte);
    GLubyte *dev_ball = 0; //device ball
    cudaError_t cudaStatus; //CUDA error status
    dim3 threadsPerBlock(8, 8);
    dim3 numBlocks(DIAMETER/threadsPerBlock.x, DIAMETER/threadsPerBlock.y);

    // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaSetDevice(0) failed! CUDA-capable GPU not on board.");
        goto Error;
    }

    // Allocate GPU buffers for GLubyte array 
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_ball, memorySize);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    //Begin CUDA-kernal call

    drawKernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(dev_ball);

    cudaDeviceSynchronize();

    //Copy from Device
    cudaStatus = cudaMemcpy(ball, dev_ball, memorySize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "Device to Host failed!");
        goto Error;
    }

    Error:
        cudaFree(dev_ball);

    return cudaStatus;
}

我的问题是:我的问题在区块和网格的维度中找到了吗？或者是别的什么东西？

输出(一旦我通过openGL运行arrray球)如下所示：

​

我应该补充一点，当我不使用cuda并且只计算带有正则for循环的数组值时，内核中使用的逻辑工作得非常好，并绘制圆圈。

Answer 1

您将分配这么多内存(在ball中)：

    size_t memorySize = DIAMETER * DIAMETER * 4 *sizeof(GLubyte);

即一个深为64x64x4字节的数组。

现在让我们看看内核中的数组索引计算：

    ball[4 * ((x+32) * DIAMETER + (y+32))+0] = (GLubyte) 0xffffff; 

您的x和y计算如下：

int x = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
int y = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;

给定内核启动维度，您将启动一个直径x直径的线程数组，即64x64。因此，每个x从0到63不等，每个y从0到63不等，这取决于线程。

当我们将其中一些x和y值插入内核时，索引计算就会崩溃(超过分配的内存)：

    ball[4 * ((63+32) * 64 + (63+32))+0] = (GLubyte) 0xffffff; 

这超过了ball中的64x64x4可用区域。如果您使用cuda-memcheck运行这段代码，我很肯定您会看到超出界限的索引错误。

似乎您的数组索引应该如下所示：

    ball[4 * ((x) * DIAMETER + (y))+0] = (GLubyte) 0xffffff;