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http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/7669624

總有些童鞋想知道怎么在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循環之后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,這幾點在代碼之后說明。

#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**)(&),怎么把***的變量轉成**了!!這主要是API借口決定的,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!!為什么呢?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:


 


posted on 2012-10-21 12:43 jackdong 閱讀(765) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: CUDA
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