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我从互联网复制了以下代码，并尝试在安装了应支持双精度的 Tesla C2075 的服务器中编译，我还使用标志 sm_20 编译代码

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <fstream>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuComplex.h>
#include <cublas_v2.h>

using namespace std;

typedef double2 Complex;

#define m 1024
#define n 300
#define k 1024

int main(int argc, char *argv[])
{
  Complex _A[m*k], _B[k*n];
  Complex *A, *B;

  cudaMalloc((void**)&A, m*k*sizeof(Complex));
  cudaMalloc((void**)&B, k*n*sizeof(Complex));

  for (int i=0; i<m*k; i++) _A[i] = make_cuDoubleComplex(rand()/(double)RAND_MAX, rand()/(double)RAND_MAX);;
  for (int i=0; i<k*n; i++) _B[i] = make_cuDoubleComplex(rand()/(double)RAND_MAX, rand()/(double)RAND_MAX);

  cudaMemcpy( A, _A, (m*k)*sizeof(Complex), cudaMemcpyHostToDevice );
  cudaMemcpy( B, _B, (k*n)*sizeof(Complex), cudaMemcpyHostToDevice );

  return 0;
}

它确实编译但在运行时，它总是返回“分段错误（核心转储）”。代码有什么问题吗？谢谢。

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1 回答 1

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您的数组很可能太大而无法放入堆栈_A。_B一个快速的解决方法是将数组移到全局范围内。更好的解决方法是使用 new 和 delete 动态分配它们，如下所示：

Complex *_A = new Complex[m*k];
Complex *_B = new Complex[k*n];
...
delete [] _A;
delete [] _B;

由于您使用的是 C++，因此更好的选择是使用 std::vector：

std::vector < Complex > _A(m*k);
std::vector < Complex > _B(k*n);

// But now to get the pointer you need this:
cudaMemcpy( A, &_A[0], (m*k)*sizeof(Complex), cudaMemcpyHostToDevice );
// etc.

该&_A[0]语法意味着：获取向量的第一个元素的地址，这与指向整个数组的指针相同。选择向量而不是手动分配内存的原因是，当变量超出范围时，销毁/解除分配会自动发生，这对于编写异常安全的代码至关重要。

你还需要#include <vector>

于 2013-09-10T14:22:05.397 回答