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CUDA并行问题，全部金币悬赏
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最近在研究CUDA做并行运算，刚开始接触，不是很明白共享内存（shared memory）的机理 问题是：我要利用CUDA函数做N1个数组相加，每个数组长度为N2，由于数组很多（大概上百万个）不能通过CPU直接传入GPU中，需要在GPU中通过计算每个线程得到一个数组，完成计算后所有线程的数组相加，得到长度为N2的一个数组，输出出来。可由于线程之间彼此不能通信，想用shared memory来解决求和，但结果不对（我编写的程序如下）。 这个程序正确的结果应该是C=[150,300,450,600,750]，但得到的结果却是C=[750,750,750,750,750] 希望大家看看，如果能解决问题，全部金币奉上 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #define NumberOfBlock 128 #define ThreadPerBlock 256 __global__ void addKernel(int *c, int *p, int *a, int *b, int N) { int id = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x, cacheindex=threadIdx.x, i, j, ii; double temp, temp2; __shared__ double cache[ThreadPerBlock]; for(j=0;j<N;j++) // 问题在于当j循环到1时，得到的值覆盖了数组C中j=0时的值，当j=2时覆盖了j=0和1的值，后面也是 { i=id; temp=0; while(i<N) { temp+=a*b[j]; i+=gridDim.x*blockDim.x; } //----对每个j规约求和-------------------------------------------------------------------- cache[cacheindex]=temp; __syncthreads(); ii=blockDim.x/2; while(ii!=0) { if(cacheindex<ii) cache[cacheindex]+=cache[cacheindex+ii]; __syncthreads(); ii/=2; } if(cacheindex==0) p[blockIdx.x]=cache[0]; __syncthreads(); temp2=0; for(ii=0;ii<NumberOfBlock;ii++) temp2+=p[ii]; __syncthreads(); c[j]=temp2; //-------------------------------------------------------------------------------- } } int main() { const int size = 5; //以5个元素举例，实际问题元素很多，过百万个 int a[size] = { 1, 2, 3, 4, 5 }; int b[size] = { 10, 20, 30, 40, 50 }; int c[size]; for(int i=0;i<size;i++) c = 0; int *dev_a = 0; int *dev_b = 0; int *dev_c = 0; int *dev_p = 0; int *p=new int [NumberOfBlock]; for(int i=0;i<NumberOfBlock;i++) p=0; cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_p, NumberOfBlock * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int)); cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_c, c, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_p, p, NumberOfBlock * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); addKernel<<<NumberOfBlock, ThreadPerBlock>>>(dev_c, dev_p, dev_a, dev_b, size); cudaDeviceSynchronize(); cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); for(int i=0;i<size;i++) cout<<c<<endl; cudaFree(dev_c); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); getchar(); } |
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