cuda - 为什么我的 CUDA 内核不改变我的阵列？

Question

我正在从头开始自学CUDA。我制作了这个简单的内核，它将 1 加到 2D 数组中的每个相关元素。二维数组的元素源自图像的红色通道 (zebra.jpg)。

from pycuda.compiler import SourceModule
import matplotlib.image as img
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

my_image = img.imread("zebra.jpg")[:,:,0]
block = (32, 32, 1)
grid = (8, 8)

if __name__ == '__main__':
  width, height = np.int32(my_image.shape)
  im = np.array(my_image)
  print 'original sum: ' + str(np.sum(im))

  # Create the CUDA kernel, and run it.
  mod = SourceModule("""
    __global__ void add1ToEverything(float* r, int w, int h) {
      int rowID = blockDim.y * blockDim.y + threadIdx.y;
      int colID = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;

      if (rowID > 0 && rowID < h - 2 && colID > 0 && colID < w - 2)
        r[rowID * w + colID] += 1.0;
    }
  """)
  func = mod.get_function('add1ToEverything')

  for i in range(0, 5):
    func(cuda.InOut(im), width, height, block=block, grid=grid)
  print 'new sum: ' + str(np.sum(im))

但是，然后我运行这个程序，我得到以下结果。

original sum: 1828815
new sum: 1828815

为什么我的原始金额与我的新金额相同？新的总和不应该更大吗？

这是斑马.jpg。

Answer 1

你的问题是：
int rowID = blockDim.y * blockDim.y + threadIdx.y;
它应该是：
int rowID = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;