CUDA 数组的使用

加速计算 CUDA
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我想在CUDA 的volume rendering 例程上做一些改动，添加了两个函数
global void
data_init(uchar4* g_volume,uchar4* g_volumed,int xdim,int ydim,int zdim)//初始化一些数据
{
const int tid = threadIdx.x;
long i,j;
j=1;
for (i=0;i<xdimydim;i++)
{
(g_volumed+jxdimydim+i)->x=255;
(g_volumed+jxdimydim+i)->y=255;
(g_volumed+jxdimydim+i)->z=255;
(g_volumed+jxdim*ydim+i)->w=255;
}
g_xdim=xdim;
g_ydim=ydim;
g_zdim=zdim;
}

extern “C”
void initCudaarray(uchar4 h_volume,int xdim,int ydim,int zdim)
{
uchar4 g_volume,g_volumed=0;
//checkCudaErrors(cudaMalloc((void)&g_volume,xdimydimsizeof(uchar4)));
checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&g_volumed,xdimydimzdimsizeof(uchar4)));
printf(“totot %f\n”,(float)xdimydimzdimsizeof(uchar4));
checkCudaErrors(cudaMemset(g_volumed,0,xdimydimzdimsizeof(uchar4)));
//checkCudaErrors(cudaMemcpy(g_volume,h_volume,xdimydimsizeof(uchar4),cudaMemcpyHostToDevice));
data_init<<<1,1>>>((uchar4 *)0/g_volume/,g_volumed,xdim,ydim,zdim);
}

其中xdim是5000，ydim是2500，zdim是3 。 运行这个程序的时候，显卡会停止工作。经测试，是data_init函数中的那个循环的地方出问题了，如果循环的小一点，程序可以正常运行，如果按照程序中的xdim*ydim，就会出错。
很不理解为什么会出现这种情况，数组分配的有那么大，为什么访问会出错呢？我用的显卡是GTX580，显存足够那个数组了。 能否帮忙解答一下呢

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楼主您好，

"CUDA Array"是有特殊含义的，您这只是普通的cudaMalloc出的普通数组。
下文将按您帖子内容的实际意义，而不是标题意思解释，请知悉。

楼主您缺乏基本的CUDA概念，CUDA不是上一个线程（您的<<<1,1>>>>)自动拆循环的神奇玩意，
而是需要您的主观能动性的。

您填充一个500025003的4B为元素的数组，您的正确写法应该是上500025003个线程的，而不是在一个线程内试图循环填充此数组。

请立刻修正这里。同时建议您阅读手册，理解基本概念。
（否则您的循环将会导致kernel超时。虽然可以通过修改TDR规避。但效率将极度低下）
（而此时正确的做法则是使用正确的线程规模，而不是一个线程黑上。已经在上文建议了）

感谢来访。

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谢谢版主的回复。确实刚接触CUDA，有很多不懂的地方。我改这个程序的目的是，在一个500025003的数组中，在z=1的维度上赋值。<<<1,1>>>调用确实效率低下，但我觉得这应该不是出错的原因吧？另外能否请教一下在CUDA中，一、二、三维数组的使用，是不是有根本性的差别？

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LZ您好：

请您重新阅读2#的倒数第三行（不算空白行）。

以及CUDA C中数组的使用，原则上和C/C++中是一样的。

感谢深夜来访，祝您好运~

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感谢您的回复。我刚才试了一下，感觉是超时了。。。非常感谢您
另外还是数组那个问题，既然使用没有什么区别，那么为什么会有一维的用malloc ，二维的用 mallocpitch，三维的用cudaMalloc3DArray？这些的区别在什么地方？

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LZ您好：

cudaMalloc3DArray是申请cuda Array的，cuda Array是封闭的数据结构，并不是一般意义上的数组。

cudaMalloc可以申请连续的缓冲区，您可以将此用作一维，二维或者三维的数组。

cudaMallocPitch在申请二维数组的时候保证对齐性以提高访存效率，会增加padding的空间。

大致如此，祝您好运~

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恩，学习了，感谢您的深夜回复。