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我最近买了一张gtx550ti boost卡。以前在我的旧 gf440 卡上运行的程序失败了。这是一个例子。以下程序适用于较小的内核，但适用于较大的内核。

#include "stdio.h"

__global__ void kernel(float * d_in, float * d_out){
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int idx = x + y * blockDim.x * gridDim.x;
d_out[idx] = d_in[idx];
}


int main(){
    const dim3 gridSize(10,10);
    const dim3 blockSize(80,80);
    const int size = 800*800;
    float * h_in  = new float[size];
    float * h_out = new float[size];
    float * d_in;
    float * d_out;
    cudaMalloc((void**)&d_in, sizeof(float)*size);
    cudaMalloc((void**)&d_out, sizeof(float)*size);
    for(int i = 0; i < size; i++)
        h_in[i] = (float)i;

    cudaMemcpy(d_in, h_in, sizeof(float)*size, cudaMemcpyHostToDevice);
    kernel<<<gridSize,blockSize>>>(d_in, d_out);
    cudaMemcpy(h_out, d_out, sizeof(float)*size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(int i = 0; i < size; i++)
        printf("%f\n",h_out[i]);

    cudaFree(d_in);
    cudaFree(d_out);
    return 0;
}

我希望它以浮点数输出索引。但它输出一些随机浮点数：

0.131061
2.520029
9.304665
0.000189
0.242134
0.525557
0.560013

尺寸 100*100

相反，当我切换到 100*100 尺寸时：

const dim3 gridSize(10,10);
const dim3 blockSize(10,10);
const int size = 100*100;

它工作正常（最后5个输出）：

9995.000000
9996.000000
9997.000000
9998.000000
9999.000000

尺寸 500*500

但对于更大的尺寸 500*500：

const dim3 gridSize(10,10);
const dim3 blockSize(50,50);
const int size = 500*500;

它输出错误的索引（最后 5 个输出）：

512139.000000
512140.000000
512141.000000
512142.000000
512143.000000

我安装了 CUDA 5.5。谢谢！

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每当您遇到 cuda 代码问题时，您都应该进行适当的 cuda 错误检查。

这是无效的：

    const dim3 blockSize(80,80);

这要求 80*80 = 6400 个线程的线程块。没有任何 GPU 支持每个线程块 6400 个线程。

这也是无效的：

const dim3 blockSize(50,50);

2500线程也太多了。这些配置不适用于您的任何一张卡。

这是可以接受的：

const dim3 blockSize(10,10);

在“无效”情况下，您的内核没有运行。如果您进行了适当的 cuda 错误检查，您就会发现这一点，甚至可以了解可能出现的问题（无效的启动配置）。

您可能还想熟悉deviceQuerycuda 示例，并研究 GPU 的输出。

于 2013-08-15T03:51:23.023 回答