同一个文件在32位系统可以运行，但在64位系统下运行不了

加速计算 CUDA
1

同一个文件，在32位linux下执行结果如图“在32为linux的执行结果.jpeg”所示，可以正常运行，但在64位linux下可以编译成功，但是执行时间却是0，kernel没有运行？。求各位大神给看看，小弟先谢谢了

//text.cu
//
#include <stdio.h>
#include <cuda.h>

#define READACCESSFLAG 1
#define WRITEACCESSFLAG 2

typedef struct
{
int width;
int height;
int* dev_data;
int* rwFlag;
}swap_Mem;

const int threadsPerBlock = 256;

global void Handle(swap_Mem input, swap_Mem output)
{
shared int share_mem[threadsPerBlock];
int tid = threadIdx.x + blockDim.x*blockIdx.x;
int flag = 0;

while(1)
{
	if(atomicCAS((input.rwFlag), READACCESSFLAG, READACCESSFLAG)==READACCESSFLAG)
	{
		share_mem[tid] = input.dev_data[tid];
		__syncthreads();
		atomicExch((input.rwFlag),WRITEACCESSFLAG);


		share_mem[tid] += 1;


		__syncthreads();
		flag = 1;  
	}


	if(flag && atomicCAS((output.rwFlag), WRITEACCESSFLAG, WRITEACCESSFLAG)==WRITEACCESSFLAG)
	{
		output.dev_data[tid] = share_mem[tid];
		__syncthreads();


		atomicExch((output.rwFlag),READACCESSFLAG);
		break;
	}


}

}

int main()
{

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
cudaEventRecord(start,0);


int input[threadsPerBlock] = {0};
int initFlag = READACCESSFLAG;
int flag = WRITEACCESSFLAG;


swap_Mem inputdata;


inputdata.width = threadsPerBlock;
inputdata.height = 1;
inputdata.dev_data = input;
inputdata.rwFlag = &initFlag;


swap_Mem d_mem_1;
swap_Mem d_mem_2;


int size;


d_mem_1.width = inputdata.width;
d_mem_1.height = inputdata.height;
size = inputdata.width*inputdata.height;
cudaMalloc((void**)&d_mem_1.dev_data, size*sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&d_mem_1.rwFlag, sizeof(int));
cudaMemcpy(d_mem_1.dev_data,
		inputdata.dev_data,
		size*sizeof(int),
		cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_mem_1.rwFlag,
		inputdata.rwFlag,
		sizeof(int),
		cudaMemcpyHostToDevice);


d_mem_2.width = inputdata.width;
d_mem_2.height = inputdata.height;
size = inputdata.width*inputdata.height;
cudaMalloc((void**)&d_mem_2.dev_data, size*sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&d_mem_2.rwFlag, sizeof(int));
cudaMemcpy(d_mem_2.rwFlag,
		&flag,
		sizeof(int),
		cudaMemcpyHostToDevice);






Handle<<<1, threadsPerBlock>>>(d_mem_1, d_mem_2);




cudaMemcpy(inputdata.dev_data,
		d_mem_2.dev_data,
		size*sizeof(int),
		cudaMemcpyDeviceToHost);


cudaMemcpy(inputdata.rwFlag,
		d_mem_2.rwFlag,
		sizeof(int),
		cudaMemcpyDeviceToHost);


cudaFree(d_mem_1.dev_data);
cudaFree(d_mem_2.dev_data);


cudaFree(d_mem_1.rwFlag);
cudaFree(d_mem_2.rwFlag);




float elapseTime;


cudaEventRecord(stop,0);
cudaEventSynchronize(stop);
cudaEventElapsedTime(&elapseTime, start, stop);


printf("Time to computation: %3.2f ms\n", elapseTime);
printf("The flag = %d\n", *(inputdata.rwFlag));
printf("The input = %d\n", inputdata.dev_data[10]);


return 0;

}

2

楼主在64位系统上是否成功执行过device query呢？因为你这段代码里面并没有输出CUDA ERROR，所以即便有问题也看不到！所以先可以运行一下SDK里的device query来看看GPU是否驱动合适了！当然linux不是很懂，其他也无法帮助你了，只能建议先执行一下SDK了。。。

3

应该不是驱动的原因，sdk里面的device query 运行过，能够正确运行

4

那么你可以尝试在所有CUDA函数的后面加上
printf(“%s\n”, cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));
来输出一下看看是否有出错呢？

5

楼主您好。看了2遍您的代码，但是很抱歉未能为您识别出错误来。
那么您的问题最大的可能出现在环境上，而不是您的代码（当然，您的代码我不能排除100%无问题）

而做出这个回复是表示您的帖子已经被我重视过了。

请着重参考田园2008版主的回复。按照他的要求仔细检查返回值。返回值也许会揭示什么。无论是您的代码的，还是您的运行环境的。