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  • 第六篇:二维数组的传输 (host <-> device)

    前言

           本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端。

    实现步骤

           1. 在显存中为二维数组开辟空间

           2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现)

           3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现)

           4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理)

           5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现)

    重要概念 - pitch

           对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在一般要求2^4=16)的地址能获取更快的速度,而如果不对齐,可能你需要的数据需要更多的存取次数才能得到。

           为了满足这个条件,对于一个二维数组来说(行优先row major),就希望每一行的开头都满足“对齐”。如果一行的长度不规整,导致下一行开头不在指定的位置,就需要在每一行末尾进行填充(padding),从而使得每一行都对齐,这和BMP格式的像素存储是一个道理。

           pitch就是指每一行的字节数 + padding的字节数 。

           使用 cudaMemcpy2D 的目的仅是为了利用 pitch 机制提升二维数组中元素的访问速度。事实上二维数组传递进显存后,还是得按照一维数组的规范去处理该二维矩阵。global 函数中目前不支持多下标访问,好坑。。

    代码示例

     1 #include "cuda.h"
     2 #include "cuda_runtime.h"
     3 
     4 #include <iostream>
     5 
     6 using namespace std;
     7 
     8 // 定义测试二维数组的行列数
     9 const int R = 5;
    10 const int C = 10;
    11 
    12 int main()
    13 {
    14     // 定义一个用于测试的二维数组,其每个元素都赋值为0,并将其打印出来。
    15     int array2D[R][C];
    16     cout << "传输前的测试矩阵:" << endl;
    17     for (int i=0; i<R; i++) {
    18         for (int j=0; j<C; j++) {
    19             array2D[i][j] = 0;
    20             cout << array2D[i][j] << " ";
    21         }
    22         cout << endl;
    23     }
    24 
    25     // 再定义另一个同样大小的二维数组用于获取从显存传回的结果
    26     int result[R][C];
    27     cout << "传输前的结果矩阵:" << endl;
    28     for (int i=0; i<R; i++) {
    29         for (int j=0; j<C; j++) {
    30             result[i][j] = 1;
    31             cout << result[i][j] << " ";
    32         }
    33         cout << endl;
    34     }
    35 
    36     // 为此二维数组在显存中分配内存
    37     int *d_array2D;
    38     cudaMalloc ((void**)&d_array2D, sizeof(int)*R*C);
    39 
    40     // 获取显存中的二维数组的 pitch 值
    41     size_t d_pitch;
    42     cudaMallocPitch ((void**) &d_array2D, &d_pitch, sizeof(int)*C, R);
    43 
    44     // 将二维数组转移进显存
    45      cudaMemcpy2D (
    46          d_array2D,    // 目的地址
    47          d_pitch,    // 目的 pitch
    48          array2D,    // 源地址
    49          sizeof(int)*C,    // 源 pitch
    50          sizeof(int)*C,    // 数据拷贝宽度
    51          R,    // 数据拷贝高度
    52          cudaMemcpyHostToDevice    // 数据传递方向
    53         );
    54 
    55      // 将二维数组从显存传输回主机端的结果矩阵中
    56      cudaMemcpy2D (
    57          result,    // 目的地址
    58          sizeof(int)*C,    // 目的 pitch
    59          d_array2D,    // 源地址
    60          d_pitch,    // 源 pitch
    61          sizeof(int)*C,    // 数据拷贝宽度
    62          R,    // 数据拷贝高度
    63          cudaMemcpyDeviceToHost    // 数据传递方向
    64         );
    65 
    66     // 打印传回到结果矩阵的数据 
    67     cout << "从显存获取到测试矩阵后的结果矩阵:" << endl;
    68     for (int i=0; i<R; i++) {
    69         for (int j=0; j<C; j++) {
    70             cout << result[i][j] << " ";
    71         }
    72         cout << endl;
    73     }
    74 
    75     cudaFree (d_array2D);
    76 
    77     cin.get();
    78 
    79     return EXIT_SUCCESS;
    80 }

    运行测试

          

    小结

           本文介绍的仅仅是二维数组在两端之间的传输!当二维数组传递进了显存,在对其操作的过程中,是需要对其进行一个一维到二维的下标操作转换的,global 中不支持多下标访问。之所以加入 pitch 并使用 cudaMemcpy2D 只是为了提高元素的访问速度。

           如果需要具体处理传递进入的二维数组,还要将 pitch 也作为参数传递进 kernel 函数,如下所示:

     1 // 下面的 kernel 函数将二维数组的所有位置为 2
     2 __global__
     3 void kernelFun (int *d_array2D, int pitch)
     4 {
     5     for (int i=0; i<R; i++) {
     6         int *row = (int *)((char *)d_array2D+i*pitch);
     7         for (int j=0; j<C; j++) {
     8             row[j] = 2;
     9         }
    10     }
    11 
    12     return;
    13 }
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