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我正在使用 cuda 库“cufft”为复杂到复杂的 1d FFT 编写一个简单的代码。我已经用“malloc”更改了“cudaMalloc”，因为如果我使用 cudaMalloc exe 文件不起作用并崩溃！但这不是主要问题。当我执行程序时，cufftExecC2C 返回一个值！= CUFFT_SUCCESS 所以 FFT 不起作用！！为什么？这是我的代码

  #include <stdio.h>
  #include <cufft.h>
  #include <cuda.h>
  #include <math.h>


  #define NX 64
  #define BATCH 1
  #define PI 3.14159265
  #define FREQ 10


  int main(){


//dichiarazione delle variabili
cufftHandle plan; 
cufftComplex *out;
cufftComplex *in;
char premi_invio;
int i;


//assegnazione memoria agli array in e out
in=(cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)*NX*BATCH);
/*
if (cudaGetLastError() != cudaSuccess){
printf("Cuda error: allocazione fallita\n");
return;
};
*/

out=(cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)*NX*BATCH);
/*
if (cudaGetLastError() != cudaSuccess){
printf("Cuda error: allocazione fallita\n");
return;
};
*/

//creazione del piano per la trasformata e controllo della corretta creazione del piano
if (cufftPlan1d(&plan, NX, CUFFT_C2C, BATCH) == CUFFT_SUCCESS){
    printf("piano creato correttamente!\npremi invio per continuare...\n");
    scanf("%c", &premi_invio);
};

//assegnazione campioni all'array di input

for (i = 0; i < NX; i++){
    in[i].x = cos(2 * PI * FREQ * i / NX);
    in[i].y = 0;
};
printf("Vuoi visualizzare i campioni? (y/n)\n");
scanf("%c", &premi_invio);
if (premi_invio == 'y'){
    for (i = 0; i < NX; i++){
        printf("in[%d].x = %f \tin[%d].y = %f \n", i, in[i].x, i, in[i].y);
    }
}

//esecuzione trasformata e controllo della corretta esecuzione
if (cufftExecC2C(plan,in,out,CUFFT_FORWARD) == CUFFT_SUCCESS){
    printf("trasformata eseguita correttamente!\npremi invio per vedere i risultati...\n");
    scanf("%c", &premi_invio);}
else {
    printf("trasformata non eseguita\nPremi invio per tornare...\n");
    scanf("%c", &premi_invio);
    return;
}
//visualizzazione risultati (vettore out)
for (i = 0; i < NX; i++){
    printf("out[%d].x = %f \tout[%d].y = %f\n", i, cuCrealf(out[i]),i, cuCimagf(out[i]) );

}

cufftDestroy(plan);
//cudaFree(in);
//cudaFree(out);
return 0;
}
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1 回答 1

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文档说明输入输出数据必须在 GPU 上，所以需要cudaMalloc()使用malloc().

所以真正的问题是为什么你在使用时遇到问题cudaMalloc()；可能最简单的解释是您分配了 GPU 内存，然后尝试直接在 CPU 代码中写入：

for (i = 0; i < NX; i++){
  in[i].x = cos(2 * PI * FREQ * i / NX);
  in[i].y = 0;
};

相反，您应该malloc()在 CPU 上使用相同大小的区域，在 CPU 上初始化该区域，然后使用cudaMemcpy()将其复制到 GPU。同样将结果复制回来以读取它们。当然，理想情况下，您会将数据留在 GPU 上以供进一步处理！

于 2015-05-15T15:59:39.453 回答