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我在 CUDA 中编写了以下代码

__global__ void test(int *b_dev)
{
  int index=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;
  b_dev[index]=1;
 }

 int main()
 {
   int **a;
   int *b_dev;
   a=(int**)malloc(sizeof(int*)*4);
   for(i=0;i<4;i++)
     a[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*4);

   //initialise array a here with 0

   cudaMalloc((void**)&b_dev,sizeof(int)*16);
   cudaMemcpy(b_dev,a,sizeof(int)*16,cudaMemcpyHostToDevice);
   test<<<4,4>>>(dev_b);
   cudaMemcpy(a,b_dev,sizeof(int)*16,cudaMemcpyDeviceToHost);
   for(i=0;i<4;i++)
     for(j=0;j<4;j++)
        cout<<a[i][j];
  }

我在主机中有这个二维数组，我将它展平为一维数组并在 gpu 中处理，但是当我尝试在主机中打印数组 a 时，这段代码会产生分段错误，但是当我在内核中注释掉该行时b_dev[valindex]=1，它会打印a具有初始化零的数组。可视化 c++ 调试器表明

CXX0030：无法评估错误表达式。

请引导我

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当您以您的方式分配数组时，您无法保证每个数组在内存中都是连续的。更具体地说，在您的示例中，您有一个int**数组a，它由 4 个int*数组、a[0]、a[1]、a[2]和组成a[3]。在每个数组 a[i] （其中 i 是二维数组的数组索引）内，内存将是连续的。但是，不能保证数组的内存和数组a[i]的内存a[i+1]是。也就是说，在您对 的调用之间malloc，分配的内存可以来自您的免费存储中的任何位置，并且它们是否连续取决于malloc. （顺便说一句，如果您在堆栈上分配内存，那么它将是连续的，或者在堆上作为一维数组）。

因此，您不能指望 1 次调用cudaMemcpy来复制所有数组。相反，您必须cudaMemcpy对每个一维数组执行多次调用才能复制所有数组，并对目标指针进行指针算术运算以确保将它们复制到正确的位置。

在处理连续的 2D 数据时，您可以使用cudaMemcpy2D具有签名的 ：

cudaError_t cudaMemcpy2D ( void* dst, size_t dpitch, const void* src, size_t spitch, size_t width, size_t height, cudaMemcpyKind kind )

如果您知道源音高和目标音高，则可以使用它，并在使用数据时考虑音高。但是，此函数假定数据维度是连续的，因此在您的情况下它对您没有帮助。

当然，最简单的解决方案是选择数组维度协议并坚持使用它（例如，要么将所有内存都设为 2D 或全部 1D，但除非你有令人信服的理由，否则不要混合它们）。

如果我没有留下指向有关 cudaMemcpy 的相关 CUDA 文档的链接，我也会失职

于 2013-05-08T20:39:46.340 回答