我的主程序中有一个大型 char 数组,我将其分块复制到设备内存中。我在我的程序中运行了大约 500,000 个线程,每个线程访问 2000 个字符。所以我使用代码一次传输 500,000 * 2000 = 1GB 字节
err = cudaMemcpy (dev_database, adjusted_database[k], JOBS * 2000 * sizeof(char), cudaMemcpyHostToDevice);
if(err != cudaSuccess) { printf("CUDA error: %s\n", cudaGetErrorString(err)); exit(EXIT_FAILURE); }
在我的内核中,我还定义了三个共享数组
//__shared__ char dev_query[200];
__shared__ float dev_scores[200*5];
__shared__ int dev_index[26];
并用
if(threadIdx.x == 0) {
//for(i = 0; i < 200; i++){ dev_query[i] = dev_query_constant[i]; }
for(i = 0; i < 200 * 5; i++){ dev_scores[i] = dev_scores_constant[i]; }
for(i = 0; i < 26; i++){ dev_index[i] = dev_index_constant[i]; }
}
__syncthreads();
如果我用两行注释运行我的程序,我的内核返回奇怪的值,当我复制 char 数组的第二块时,我得到错误
CUDA 错误:未指定的启动失败
如果我取消注释上面代码中的行,一切正常。如果我复制较小的数组块,例如 100MB 而不是 1GB,它可以正常工作,直到我得到与上述相同的错误的第 6 个块。
这是非常奇怪的行为,我想了解为什么会这样。某处是否存在导致此问题的错误?很难确定它,因为如果我传输一小块(例如 100MB)而忽略其他块,程序可以正常工作。如果我取消注释与共享变量相关的行或将共享变量更改为常量,它也可以正常工作。任何帮助将不胜感激。谢谢!
编辑:这是我的内核。总而言之,我通过比较它们的第 i 个字符来计算两个字符串的相似度分数,这些字符在 0 和它们的长度之间。下面的代码将产生上述错误,除非您立即取消注释 if(threadIdx.x == 0) {
. 或者,如果您将下面的共享数组替换为常量数组,那么它也可以正常工作。
__global__ void assign7(int jobs_todo, char* database, float* results, int flag) {
unsigned int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if(id < jobs_todo) {
__shared__ char dev_query[200];
__shared__ float dev_pos_specific_scores[200*5];
__shared__ int dev_subst_index[26];
int j_, i, p, stop, k; //stop2;
float score=0, max=0;
char ch; //ch1, ch2;
if(threadIdx.x == 0) {
//for(i = 0; i < 51; i++){ dev_query[i] = dev_query_constant[i]; }
for(i = 0; i < 5 * 200; i++){ dev_pos_specific_scores[i] = dev_pos_specific_scores_constant[i]; }
for(i = 0; i < 26; i++){ dev_subst_index[i] = dev_subst_index_constant[i]; }
}
__syncthreads();
for(i = 1; i <= 2000 - 51; i += 1){
p = jobs_todo*(i-1);
score = 0;
stop = 51/1; stop = stop*1;
for(j_ = 1; j_ <= stop; j_ += 1){
k = (j_-1)*5;
ch = database[p + id];
score += dev_pos_specific_scores[k + dev_subst_index[ch - 'A']];
if(score < 0) score = 0;
if(score > max) max = score;
p += jobs_todo;
}
}
results[id] = max;
}
}