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大家：最近尝试利用cuda 5.5最新的特性来编程，即动态并行。但我有一些非常令人困惑的问题。我的代码在这里：

    /* Includes, system */
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <string.h>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    /* Includes, cuda */
    #include <cuda_runtime.h>
    #include <cublas_v2.h>
    
    /* Includes, cuda helper functions */
    #include <helper_cuda.h>
    
    #include "kernels.cu"
    /* Matrix size */
    #define N  (275)
    
    #define LengthSignal (64)
    
    #define AmountSignal (255025)
    
    #define NBLOCKX (32768)
    
    #define NTHREADS_PER_BLOCK (128)
    /* Declaration of the function that computes sgemm using CUBLAS device API */
    
    __global__ void invokeDeviceCublasSgemm(float *d_A, float *Test);
    
    /* Main */
    int main(int argc, char **argv)
    {
      float *h_A;
      float *d_A = 0;
      int n2 = N * N;
    
      h_A = (float *)malloc(n2 * sizeof(h_A[0]));
  /* Fill the matrices with test data */
  for (int i = 0; i < n2; i++)
    {
      h_A[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
    }

      cudaMalloc((void **)&d_A, n2 * sizeof(h_A[0]));
    
      /* Initialize the device matrices with the host matrices */
      //  cudaMemcpy(d_A, h_A, sizeof(float) * LengthSignal * AmountSignal, cudaMemcpyHostToDevice);
      cudaMemcpy(d_A, h_A, n2 * sizeof(h_A[0]), cudaMemcpyHostToDevice);
    
      int Length = 100;
      float *h_Test = (float *) malloc(sizeof(float) * Length);
      float *d_Test;
      cudaMalloc((void **) &d_Test, sizeof(float) * Length);
      cudaMemset(d_Test, 0, sizeof(float) * Length);

  invokeDeviceCublasSgemm<<<NBLOCKX, NTHREADS_PER_BLOCK>>>(d_A, d_Test);
  cudaMemcpy(h_Test, d_Test, sizeof(float) * Length, cudaMemcpyDeviceToHost);

  printf("\n The first 10 elements of d_A in location 1 are: \n");
  for (int j = 0; j < 10; j ++)
    {
      printf("%f ", h_Test[j]);
    }

  printf("\n The first 10 elements of d_A in location 2 are: \n");
  for (int j = 10; j < 20; j ++)
    {
      printf("%f ", h_Test[j]);
    }
  printf("\n");

  free(h_Test);
  cudaFree(d_Test);

  /* Memory clean up */
  free(h_A);
  cudaFree(d_A);
}

#ifndef __GLOBAL__CU__
#define __GLOBAL__CU__

__global__ void invokeDeviceCublasSgemm(float *d_A, float *Test)
{
  // save the first 10 elements of d_A in location 1
  for (int j = 0; j < 10; j ++)
    {
      Test[j] = d_A[j];
    }
  cublasHandle_t cnpHandle;
  cublasCreate(&cnpHandle);

    // save the first 10 elements of d_A in location 2
    for (int j = 10; j < 20; j ++)
      {
        Test[j] = d_A[j - 10];
      }
  cublasDestroy(cnpHandle);
}

#endif

如果我将配置参数设置为 <<<1, 1>>>，一切正常。输出是这样的：

位置 1 中 d_A 的前 10 个元素是：

0.840188 0.394383 0.783099 0.798440 0.911647 0.197551 0.335223 0.768230 0.277775 0.553970

位置 2 中 d_A 的前 10 个元素是：

0.840188 0.394383 0.783099 0.798440 0.911647 0.197551 0.335223 0.768230 0.277775 0.553970

但是，如果我将配置参数设置为 <<<32768, 128>>>，则输出很奇怪。输出是这样的：

位置 1 中 d_A 的前 10 个元素是：

-0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

位置 2 中 d_A 的前 10 个元素是：

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

我真的不知道为什么！我的代码只是来自“样本”，稍作改动。

然后我把最后一个代码“cublasDestroy(cnpHandle);”删掉，就正常了。输出是：

位置 1 中 d_A 的前 10 个元素是：

0.840188 0.394383 0.783099 0.798440 0.911647 0.197551 0.335223 0.768230 0.277775 0.553970

位置 2 中 d_A 的前 10 个元素是：

0.840188 0.394383 0.783099 0.798440 0.911647 0.197551 0.335223 0.768230 0.277775 0.553970

有人有同样的问题吗？

谢谢！

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做一些适当的 cuda 错误检查 你可以在你的主机 API 调用以及你的设备 API 调用和 CUBLAS API 调用（和内核调用）上进行。如果您不确定，请阅读动态并行文档。

您可能超过了随时可能未完成的内核启动次数。有 2048 次内核启动的（可配置的）限制可能是未完成的。由于您的代码因主机内核启动参数而失败<<<32768, 128>>>，这意味着您正在尝试启动 32768x128 个线程，每个线程都可能尝试启动子内核。如果内核启动次数超过限制，剩余的内核启动将失败。

“但我没有启动任何子内核？？” 实际上，使用设备 CUBLAS API 意味着内核可能会启动。这就是设备 CUBLAS 系统的工作原理。

为了真正弄清楚，我再次强烈建议您进行可靠的错误检查。

于 2013-11-27T22:29:51.593 回答