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是否可以为内核（内部或外部）分配共享内存并将其用于从内核调用的其他设备函数中？对我来说特别有趣的是，如果/如何将它用作返回的参数/数组。

在设备函数中使用共享内存作为输入参数似乎没有问题（至少我没有遇到任何问题、错误或意外结果。

当我将它用作返回参数时，我遇到了几个问题：

  • 从调试配置构建程序时，我可以运行该程序。

  • 但是我无法调试它->当我使用共享内存时它在设备功能中崩溃

  • 我也收到错误cuda-memchecker- >无效__global__读取，因为地址超出范围，它从共享地址空间读取

那么是否可以使用共享内存将数组从设备函数返回到内核？

编辑：

我写了一个非常简单的例子来排除我犯的其他错误。

#define CUDA_CHECK_RETURN(value) {                                      \
    cudaError_t _m_cudaStat = (value);                                  \
    if (_m_cudaStat != cudaSuccess) {                                   \
        printf( "Error %s at line %d in file %s\n",                     \
                cudaGetErrorString(_m_cudaStat), __LINE__, __FILE__);   \
        exit(-1);                                                       \
    } }

__device__ void Function( const int *aInput, volatile int *aOutput )
{
    for( int i = 0; i < 10; i++ )
        aOutput[i] = aInput[i] * aInput[i];
}

__global__ void Kernel( int *aInOut )
{
     __shared__ int aShared[10];

    for(int i=0; i<10; i++)
        aShared[i] = i+1;

    Function( aShared, aInOut );
}

int main( int argc, char** argv )
{
    int *hArray = NULL;
    int *dArray = NULL;

    hArray = ( int* )malloc( 10*sizeof(int) );
    CUDA_CHECK_RETURN( cudaMalloc( (void**)&dArray, 10*sizeof(int) ) );

    for( int i = 0; i < 10; i++ )
            hArray[i] = i+1;

    CUDA_CHECK_RETURN( cudaMemcpy( dArray, hArray, 10*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice ) );
    cudaMemcpy( dArray, hArray, 10*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice );

    Kernel<<<1,1>>>( dArray );

    CUDA_CHECK_RETURN( cudaMemcpy( hArray, dArray, 10*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost ) );
    cudaMemcpy( hArray, dArray, 10*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost );

    free( hArray );
    CUDA_CHECK_RETURN( cudaFree( dArray ) );
    cudaFree( dArray );

    return 0;
}

我通过一个线程块和每个块一个线程来执行内核。构建程序并运行它是没有问题的。我得到了预期的结果。但是如果程序是带有 cuda-memchecker 的 testet，它会终止内核并出现以下日志。

Error unspecified launch failure at line 49 in file ../CuTest.cu
========= Invalid __global__ read of size 4
=========     at 0x00000078 in /home/strautz/Develop/Software/CuTest/Debug/../CuTest.cu:14:Function(int const *, int volatile *)
=========     by thread (0,0,0) in block (0,0,0)
=========     Address 0x01000000 is out of bounds
=========     Device Frame:/home/strautz/Develop/Software/CuTest/Debug/../CuTest.cu:25:Kernel(int*) (Kernel(int*) : 0xd0)
=========     Saved host backtrace up to driver entry point at kernel launch time
=========     Host Frame:/usr/lib/libcuda.so (cuLaunchKernel + 0x34b) [0x55d0b]
=========     Host Frame:/usr/lib/libcudart.so.5.0 [0x8f6a]
=========
========= Program hit error 4 on CUDA API call to cudaMemcpy 
=========     Saved host backtrace up to driver entry point at error
=========     Host Frame:/usr/lib/libcuda.so [0x24e129]
=========     Host Frame:/usr/lib/libcudart.so.5.0 (cudaMemcpy + 0x2bc) [0x3772c]
=========     Host Frame:[0x5400000]
=========
========= ERROR SUMMARY: 2 errors

共享内存是否必须对齐，我必须做其他事情还是可以忽略它 - 不这么认为吗？

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2 回答 2

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见 CUDA 5.0 安装文件 /usr/local/cuda-5.0/samples/6_Advanced/reduction/doc/reduction.ppt

sdata是设备函数的本地变量warpReduce()。它存储共享内存的地址。共享内存可以由设备函数中的地址读取/写入。然后从外部的共享内存中读取最终的缩减结果warpReduce()

template <unsigned int blockSize>
__device__ void warpReduce(volatile int *sdata, unsigned int tid) {
    if (blockSize >=  64) sdata[tid] += sdata[tid + 32];
    if (blockSize >=  32) sdata[tid] += sdata[tid + 16];
    if (blockSize >=  16) sdata[tid] += sdata[tid +  8];
    if (blockSize >=   8) sdata[tid] += sdata[tid +  4];
    if (blockSize >=   4) sdata[tid] += sdata[tid +  2];
    if (blockSize >=   2) sdata[tid] += sdata[tid +  1];
}
template <unsigned int blockSize>
__global__ void reduce6(int *g_idata, int *g_odata, unsigned int n) {
    extern __shared__ int sdata[];
    unsigned int tid = threadIdx.x;
    unsigned int i = blockIdx.x*(blockSize*2) + tid;
    unsigned int gridSize = blockSize*2*gridDim.x;
    sdata[tid] = 0;

    while (i < n) { sdata[tid] += g_idata[i] + g_idata[i+blockSize];  i += gridSize;  }
    __syncthreads();

    if (blockSize >= 512) { if (tid < 256) { sdata[tid] += sdata[tid + 256]; } __syncthreads(); }
    if (blockSize >= 256) { if (tid < 128) { sdata[tid] += sdata[tid + 128]; } __syncthreads(); }
    if (blockSize >= 128) { if (tid <  64) { sdata[tid] += sdata[tid +  64]; } __syncthreads(); }

    if (tid < 32) warpReduce(sdata, tid);
    if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = sdata[0];
}
于 2013-01-14T12:58:57.590 回答
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正如这里所描述的，这只是一个驱动程序问题。在我更新到当前版本后，一切正常。

于 2013-01-16T13:56:19.633 回答