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  • cuda数组的拷贝

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    简单描述一下自己要做的事情:(1)CPU三维的vector--->(2)CPU三维数组--->(3)转换到GPU中的三维数组--->(4)转换到CPU中的三维数组,而其中问题主要出在第3、4步。

    主要是没有理解一个问题,那就是“cuda的各种拷贝一定要是内存连续的”。而自己在申请三维数组的时候用的是new或者malloc,这种在申请一维数组的时候是连续的,但是在申请多维数组就会出现不连续,因此在这里犯了致命错误。

    http://hpcbbs.it168.com/thread-7366-1-1.html这个帖子给了很好的建议,“vector<vector<float> > 并不是二维数组吧,它只是实现了二维数组的操作(比如[][]).内存是不连续的。要用cudaMemcpy还是得定义 float 2darray[N][M] 或者 直接 float *2darray = new float(M*N);”。反正就是这样,纸上得来终觉浅,自己多亲身力为一下。

     1 #include "example1.cuh"
     2 #include "Struct.h"
     3 /************************************************************************/
     4 /* 转换成设备可以识别的                                                 */
     5 /************************************************************************/
     6 void InitCPUData(DataMatrix &datamatrix,std::vector<std::vector<std::vector<float > > > vec3D1,
     7                  std::vector<std::vector<std::vector<float > > > vec3D2,int width,int height,int depth)
     8 {
     9     int i,j,k;
    10     for (i=0;i<depth;i++)
    11     {
    12         for (j=0;j<height;j++)
    13         {
    14             for (k=0;k<width;k++)
    15             {
    16                 datamatrix.Mat3D1[i][j][k]=vec3D1[i][j][k];
    17                 datamatrix.Mat3D2[i][j][k]=vec3D2[i][j][k];
    18             }
    19         }
    20     }
    21 }
    22 
    23 /************************************************************************/
    24 /* 分配并且赋值                                                         */
    25 /************************************************************************/
    26 __host__ void AllocDataAndVal(DataStruct &datastruct,DataMatrix datamatrix,int width,int height,int depth)
    27 {
    28     //分配内存
    29     cudaExtent extent=make_cudaExtent(sizeof(float)*6,7,8);
    30     cutilSafeCall(cudaMalloc3D(&(datastruct.Vec3D1),extent));
    31     cutilSafeCall(cudaMalloc3D(&(datastruct.Vec3D2),extent));
    32     //赋值
    33     cudaMemcpy3DParms Parms3D1={0};
    34     cudaMemcpy3DParms Parms3D2={0};
    35     Parms3D1.dstPtr=datastruct.Vec3D1;
    36     Parms3D2.dstPtr=datastruct.Vec3D2;
    37     Parms3D1.srcPtr=make_cudaPitchedPtr((void*)datamatrix.Mat3D1,width*sizeof(float),width,height);
    38     Parms3D2.srcPtr=make_cudaPitchedPtr((void*)datamatrix.Mat3D2,width*sizeof(float),width,height);
    39     Parms3D1.extent=extent;
    40     Parms3D2.extent=extent;
    41     Parms3D1.kind=cudaMemcpyHostToDevice;
    42     Parms3D2.kind=cudaMemcpyHostToDevice;
    43     cudaMemcpy3D(&Parms3D1);
    44     cudaMemcpy3D(&Parms3D2);
    45 }
    46 
    47 
    48 /************************************************************************/
    49 /* 核函数                                                               */
    50 /************************************************************************/
    51 __global__ void kernel(DataStruct datastruct,int width,int height,int depth) //实现类中两个数组的相加,保持到第一个数组中
    52 {
    53     char* devPtr1=(char*)datastruct.Vec3D1.ptr; //起始地址
    54     char* devPtr2=(char*)datastruct.Vec3D2.ptr;
    55     int pitch=datastruct.Vec3D1.pitch; //pitch,相当于宽度
    56     int SlicePitch=pitch*height; 
    57     //用线程
    58     int xid=threadIdx.x;
    59     int yid=threadIdx.y;
    60     int zid=threadIdx.z;
    61     if (xid<width&&yid<height&&zid<depth)
    62     {
    63         ((float*)((char*)(devPtr1+zid*SlicePitch)+yid*pitch))[zid]=((float*)((char*)(devPtr1+zid*SlicePitch)+yid*pitch))[zid]+
    64             ((float*)((char*)(devPtr2+zid*SlicePitch)+yid*pitch))[zid];
    65     }
    66 }
    67 
    68 /************************************************************************/
    69 /* 返回到主机上                                                         */
    70 /************************************************************************/
    71 __host__ void GPU2CPU(DataStruct &datastruct,DataMatrix datamatrix, int width,int height,int depth)
    72 {
    73     cudaExtent extent=make_cudaExtent(sizeof(float)*6,7,8);
    74     cudaMemcpy3DParms Parms3D1={0};
    75     cudaMemcpy3DParms Parms3D2={0};
    76     Parms3D1.srcPtr=datastruct.Vec3D1;
    77     Parms3D2.srcPtr=datastruct.Vec3D2;
    78     Parms3D1.dstPtr=make_cudaPitchedPtr((void*)datamatrix.Mat3D1,width*sizeof(float),width,height);
    79     Parms3D2.dstPtr=make_cudaPitchedPtr((void*)datamatrix.Mat3D2,width*sizeof(float),width,height);
    80     Parms3D1.extent=extent;
    81     Parms3D2.extent=extent;
    82     Parms3D1.kind=cudaMemcpyDeviceToHost;
    83     Parms3D2.kind=cudaMemcpyDeviceToHost;
    84     cudaMemcpy3D(&Parms3D1);
    85     cudaMemcpy3D(&Parms3D2);
    86 
    87 }

     主函数:

     1 // 说明:在cu中host和device的虽然写在一起,但是是分开编译的,这个在一起只是形式上的。如果函数前面有__global__由主机调用设备执行,__device__设备调用设备执行,__host__主机调用主机执行。其分别对应三种形式为核函数、核函数中的函数、一般函数。
     2 
     3 #include <iostream>
     4 #include <vector>
     5 #include <algorithm>
     6 #include "example1.cuh"
     7 #include "Struct.h"
     8 
     9 int main()
    10 {
    11     int i,j,k;
    12     int width=6;
    13     int height=7;
    14     int depth=8;
    15     std::vector<std::vector<std::vector<float > > > vec3D1(width); //建立6*7*8的三维数组,范文depth-height-width
    16     std::vector<std::vector<std::vector<float > > > vec3D2(width);
    17 
    18     vec3D1.resize(depth);
    19     vec3D2.resize(depth);
    20     for (i=0;i<depth;i++)
    21     {
    22         vec3D1[i].resize(height);
    23         vec3D2[i].resize(height);
    24             for (j=0;j<height;j++)
    25             {
    26                 vec3D1[i][j].resize(width);
    27                 vec3D2[i][j].resize(width);
    28                 for (k=0;k<width;k++)
    29                 {
    30                     vec3D1[i][j][k]=i+j+k;
    31                     vec3D2[i][j][k]=i*j*k;
    32                 }
    33             }
    34     }
    35 
    36     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    37     //将数据转换成设备可以接受的形式,为赋值做准备,这个是在主机上进行
    38     DataMatrix datamatrix;
    39     InitCPUData(datamatrix,vec3D1,vec3D2,width,height,depth);
    40     
    41     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    42     //给设备分配内存并且赋值,这个是在设备上进行
    43     DataStruct datastruct;
    44     AllocDataAndVal(datastruct,datamatrix,width,height,depth);
    45 
    46     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    47     //调用核函数
    48     dim3 dimBlock(8,7,6);
    49     kernel<<<1,dimBlock>>>(datastruct,width,height,depth); 
    50 
    51     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    52     //返回到主机,并显示出来
    53     GPU2CPU(datastruct,datamatrix,width,height,depth);
    54     for (i=0;i<depth;i++)
    55     {
    56         for (j=0;j<height;j++)
    57         {
    58             for (k=0;k<width;k++)
    59             {
    60                 printf("%f  ",datamatrix.Mat3D1[i][j][k]);
    61             }
    62             printf("
    ");
    63         }
    64             printf("
    ");
    65             printf("
    ");
    66     }
    67 
    68 
    69     //释放空间
    70     cudaFree(&(datastruct.Vec3D1));
    71     cudaFree(&(datastruct.Vec3D2));
    72 
    73 }
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