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作为记录，这是家庭作业，因此请记住这一点或多或少地提供帮助。我们使用常量内存来存储一个“掩码矩阵”，该矩阵将用于在更大的矩阵上执行卷积。当我在主机代码中时，我使用 cudaMemcpyToSymbol() 将掩码复制到常量内存。

我的问题是，一旦将其复制并启动设备内核代码，设备如何知道在何处访问常量内存掩码矩阵。是否有我需要在内核启动时传递的指针。教授给我们的大部分代码都不应该更改（没有指向传入的掩码的指针），但总是有可能他犯了错误（尽管这很可能是我对某些事情的理解）

常量内存声明是否应该包含在单独的 kernel.cu 文件中？

我正在最小化代码以仅显示与常量内存有关的事情。因此，请不要指出某些内容是否未初始化等。有这方面的代码，但目前这并不重要。

main.cu:

#include <stdio.h>
#include "kernel.cu"

__constant__ float M_d[FILTER_SIZE * FILTER_SIZE];

int main(int argc, char* argv[])
{

     Matrix M_h, N_h, P_h; // M: filter, N: input image, P: output image

    /* Allocate host memory */
    M_h = allocateMatrix(FILTER_SIZE, FILTER_SIZE);
    N_h = allocateMatrix(imageHeight, imageWidth);
    P_h = allocateMatrix(imageHeight, imageWidth);

    /* Initialize filter and images */
    initMatrix(M_h);
    initMatrix(N_h);


    cudaError_t cudda_ret = cudaMemcpyToSymbol(M_d, M_h.elements, M_h.height * M_h.width * sizeof(float), 0, cudaMemcpyHostToDevice);
    //char* cudda_ret_pointer = cudaGetErrorString(cudda_ret);

    if( cudda_ret != cudaSuccess){
        printf("\n\ncudaMemcpyToSymbol failed\n\n");
        printf("%s, \n\n", cudaGetErrorString(cudda_ret));
    }


    // Launch kernel ----------------------------------------------------------
    printf("Launching kernel..."); fflush(stdout);

    //INSERT CODE HERE
    //block size is 16x16
    //              \\\\\\\\\\\\\**DONE**
    dim_grid = dim3(ceil(N_h.width / (float) BLOCK_SIZE), ceil(N_h.height / (float) BLOCK_SIZE));
    dim_block = dim3(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);



    //KERNEL Launch

    convolution<<<dim_grid, dim_block>>>(N_d, P_d);

    return 0;
}

kernel.cu： 这是我不知道如何访问常量内存的地方。

//__constant__ float M_c[FILTER_SIZE][FILTER_SIZE];

__global__ void convolution(Matrix N, Matrix P)
{
    /********************************************************************
    Determine input and output indexes of each thread
    Load a tile of the input image to shared memory
    Apply the filter on the input image tile
    Write the compute values to the output image at the correct indexes
    ********************************************************************/

    //INSERT KERNEL CODE HERE

    //__shared__ float N_shared[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];


    //int row = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;
    //int col = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;

}
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在“经典”CUDA 编译中，您必须在同一翻译单元中定义所有代码和符号（纹理、常量内存、设备函数）以及访问它们的任何主机 API 调用（包括内核启动、绑定到纹理、复制到符号）。这实际上意味着在同一个文件中（或通过同一个文件中的多个包含语句）。这是因为“经典”CUDA 编译不包括设备代码链接器。

自从 CUDA 5 发布以来，就有可能使用单独的编译模式并将不同的设备代码对象链接到支持它的架构上的单个 fatbinary 有效负载中。在这种情况下，您需要使用 extern 关键字声明任何 __constant__ 变量并只定义一次符号。

如果您不能使用单独的编译，那么通常的解决方法是在与内核相同的 .cu 文件中定义 __constant__ 符号，并包含一个小型主机包装函数，该函数仅调用cudaMemcpyToSymbol以设置相关的 __constant__ 符号。你可能会对内核调用和纹理操作做同样的事情。

于 2013-10-27T20:03:32.440 回答
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下面是一个显示__constant__符号使用的“最小尺寸”示例。您不需要将任何指针传递给该__global__函数。

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

__constant__ float test_const;

__global__ void test_kernel(float* d_test_array) {
    d_test_array[threadIdx.x] = test_const;
}

#include <conio.h>
int main(int argc, char **argv) {

    float test = 3.f;

    int N = 16;

    float* test_array = (float*)malloc(N*sizeof(float)); 

    float* d_test_array;
    cudaMalloc((void**)&d_test_array,N*sizeof(float));

    cudaMemcpyToSymbol(test_const, &test, sizeof(float));
    test_kernel<<<1,N>>>(d_test_array);

    cudaMemcpy(test_array,d_test_array,N*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);

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

    getch();
    return 0;
}
于 2013-10-27T18:31:31.843 回答