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我正在寻找一些 OpenCL 的介绍性示例，这些示例说明了可以体验到速度大幅提升（例如，50x-1000x）的应用程序类型。 Cuda有很多很好的例子，但我没有为 OpenCL 找到同样的例子。

一个很好的例子可能是通过粒子群、模拟退火、进化算法、蚁群优化等对复杂函数进行全局优化。

我有一个类（参见下面的示例），它充当 CUDA 内存结构的 .NET 包装器，
使用 cudaMalloc() 分配并使用 IntPtr 类型的成员字段引用。
（该类使用包含各种 CUDA 功能的本机 C DLL 的 DllImport。）

dispose 方法检查指针是否为 IntPtr.Zero，如果不是，则调用 cudaFree()
成功释放内存（返回 CUDA 成功）
并将指针设置为IntPtr. 零。

finalize 方法调用 dispose 方法。

问题是，如果调用 finalize 方法而之前没有调用 dispose，
则 cudaFree() 函数会设置“无效设备指针”的错误代码。

我检查了一下，cudaFree() 接收到的地址与 cudaMalloc() 返回的地址相同，并且之前没有调用 dispose()。

当我添加对 dispose() 的显式调用时，相同的地址被成功释放。

我发现的唯一解决方法是不要从终结器调用 dispose 方法，但是，如果并不总是调用 dispose()，这可能会导致内存泄漏。

任何想法为什么会发生这种情况？- 我在 .NET 3.5 SP1 上的 Windows Vista 64 位 + GeForce 8800 和 Windows XP 32 位 + Quadro FX 上遇到了与 CUDA 2.2 和 2.3 相同的问题（不确定哪个数字）。

我和一些同行正在开发一款游戏（Rigs ofRods），并试图将 OpenCL 集成到物理计算中。同时，我们正在尝试对我们的数据结构进行一些急需的清理。我想我应该说我们正在尝试清理我们的数据结构并注意 OpenCL 的要求。

使用开放 CL 的问题之一是无法使用指针，因为内存空间不同。据我所知，OpenCL 是将所有数据复制到 GPU 上，然后执行计算，指针值将被复制，但地址与预期地址不对应。

有问题的数据集中在一个数组中，当对象需要该数据时，它们使用指向所需对象的指针，或存储数组索引。

考虑 OpenCL 的一种解决方案是使用数组索引而不是指针。这会导致硬耦合，这可能会在以后导致头痛。作为一种解决方案，我想到了根据起始地址和当前地址计算数组索引。这当然只适用于连续数组。

我编写了一个示例应用程序来测试它，它工作得很好，有些人也在不同的平台上对其进行了验证。

我担心这更像是一个杂乱无章的解决方案。我知道这在没有非连续记忆的情况下是行不通的。

基本上我的问题是这样的：
在已知的连续记忆中使用这种方法会有什么陷阱？
你怎么能说它是连续的？
人们在处理此类问题时使用了哪些方法？

谢谢，如果格式关闭，我很抱歉，这是我第一次发布问题。

我正在尝试在 Visual Studio 2008 中以仿真模式运行 CUDA。

它在运行时显示此问题：

例如，在一种情况下，结果是这样的：

如果我评论了这个：

这是因为我在仿真模式下运行代码吗？还有其他建议吗？

所以看起来多核及其所有相关的并发症都将继续存在。我正在计划一个肯定会从并行性中受益的软件项目。问题是我几乎没有编写并发软件的经验。我在大学学习过它，并且很好地理解了概念和理论，但是从学校开始，我在构建可在多个处理器上运行的软件方面的有用经验为零。

所以我的问题是，开始多处理器编程的最佳方式是什么？ 我主要熟悉 Mac OS X 上的 C/C++ 和 Obj-C 中的 Linux 开发，Windows 经验几乎为零。此外，我计划的软件项目将需要对大量数据进行 FFT 和可能的浮点比较。

有 OpenCL、OpenMP、MPI、POSIX 线程等……我应该从哪些技术入手？

以下是我正在考虑的几个堆栈选项，但不确定它们是否会让我尝试朝着我的目标努力：

• 我应该获得 Snow Leopard 并尝试让 OpenCL Obj-C 程序在我的笔记本电脑上的 ATI X1600 GPU 上运行吗？或者
• 我是否应该获得一个 Playstation 并尝试编写 C 代码以跨越其六个可用的 Cell SPE 内核？或者
• 我应该用 Nvidia 卡构建一个 Linux 机器并尝试使用 CUDA 吗？

在此先感谢您的帮助。

我正在尝试调用 cudppSort 对一组键/值进行排序。我正在使用以下代码来设置排序算法：

程序退出，但是在线：

并打印到标准输出：

我查看了scan_app.cu 中的行。这是，

所以显然我的配置有一个错误导致 allocScanStorage 爆炸。函数中只有两次对 CUDA_SAFE_CALL 的调用，我看不出任何一个与配置有任何关系的原因。

我的配置有什么问题？

CUDA 有一个在仿真模式下编译代码的选项，他们提供的 .rules 文件支持该选项。

我有调用本机 dll 的 C# .NET 3.5 SP1 代码，使用 DllImport，本机 dll 使用 nvcc 通过 VS2008 编译，其功能是从 CUDA 向 CUDA 传输内存并调用 CUDA 内核。

当 CUDA 内核正确时，一切运行正常，但是当出现 bug 时，我只能进入代码，直到内核的标题并查看它们接收的参数。（我在启动项目的调试选项中启用了调试本机代码。）

我尝试使用仿真模式进行编译，但是在调用 CUDA memcopy 主机-> 设备时出现 CUDA 错误“混合设备执行”。我尝试使用等效的非 CUDA 版本切换 alloc+dealloc+memcopy，但是在调用内核时会发生相同的错误。

我在尝试使用调试仿真模式时做错了什么？

PS我在Vista x64 SP1 + VS2008上试过这个，在x86和x64上都编译了相同的解决方案，既不能在仿真模式下工作，也不能在非仿真模式下工作。

我正在尝试利用 GPU (nVidia Quadro NVS140M) 的强大功能来加快我项目中的一些矩阵计算。我正在阅读一些文档（编程指南、最佳实践指南和参考手册），但不确定我应该关注哪些部分。如果我能在这方面得到一些建议，那就太好了。

另外，我想知道是否有第三方维护的 SDK，例如 CuBLAS.net，可以在我坚持使用 cublas 提供的功能帮助我实现项目目标之前简化 cublas 开发过程。再次，提前感谢您的评论。

我有一个现有的 MFC 应用程序，它使用 CPU 优化的 BLAS 库进行矩阵计算。我有兴趣在我的项目中添加 CuBLAS 计算功能，但我有以下两个问题：

1) 我不确定我是否需要在此时指定我自己的 CUDA 内核、线程和块配置。如果是这样，您建议在修改算法时最关注架构的哪些部分？

2) 我对 (a) 在 Visual Studio 中使用程序中的 CuBLAS 功能创建一个新项目或 (b) 在现有 MFC 项目中集成 CuBLAS 功能感兴趣。但是，除了遵循这样的指南之外，我在配置 Visual Studio 项目以正确使用 CUDA SDK 时遇到问题，如果我试图将其与现有项目集成，这可能无法正常工作。您对此有何建议？

提前感谢您的评论。

在 Windows 7 x64 上使用 Visual Studio 2008 Pro 和 Intel Fortran 编译器 v11。

我有一个使用所有 fortran 源文件设置的 Intel Visual Fortran 项目。我希望逐渐用 C/C++ 替换所有这些子例程（实际上是 cuda -- 加分）。只需右键单击解决方案资源管理器中的源文件并“添加现有项目”即可将 .cpp 或 .c 或 cuda 文件放入列表中......但它永远不会被编译。因此，任何写入 fortran 代码的 C 代码的 INTERFACE 总是在链接步骤中失败。

如何获得这样的混合语言项目？谷歌让我失望了，我发现的只是实际界面代码的描述，没有关于如何实现 Visual Studio 构建系统的说明。

提前致谢。