cudaMallocManaged with vector > C ++ - NVIDIA CUDA

Question

我正在通过NVIDIA GeForce GT 650M GPU实现多线程，以实现我创建的模拟。为了确保一切正常，我创建了一些侧面代码来测试一切正常。有一次，我需要更新变量向量（它们都可以单独更新）。

以下是它的要点：

`\__device__
int doComplexMath(float x, float y)
{
    return x+y;
}`

`// Kernel function to add the elements of two arrays
__global__
void add(int n, float *x, float *y, vector<complex<long double> > *z)
{
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;
    for (int i = index; i < n; i += stride)
        z[i] = doComplexMath(*x, *y);
}`

`int main(void)
{
    int iGAMAf = 1<<10;
    float *x, *y;
    vector<complex<long double> > VEL(iGAMAf,zero);
    // Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU
    cudaMallocManaged(&x, sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&y, sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&VEL, iGAMAf*sizeof(vector<complex<long double> >));
    // initialize x and y on the host
    *x = 1.0f;
    *y = 2.0f;
    // Run kernel on 1M elements on the GPU
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (iGAMAf + blockSize - 1) / blockSize;
    add<<<numBlocks, blockSize>>>(iGAMAf, x, y, *VEL);
    // Wait for GPU to finish before accessing on host
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}`

我正在尝试分配统一内存（可从GPU和CPU访问的内存）。使用nvcc编译时，我收到以下错误：

错误：没有重载函数“cudaMallocManaged”匹配参数列表参数类型的实例是：（std :: __ 1 :: vector，std :: __ 1 :: allocator >> *，unsigned long）

如何在CUDA中正确地重载函数以使用多线程这种类型？

Answer 1

你不可能做你想做的事。

要使用托管内存分配向量，您必须编写自己的分配器实现，该分配器继承自std::allocator_traits并在引擎盖下调用cudaMallocManaged。然后，您可以使用allocator类实例化std::vector。

另请注意，您的CUDA内核代码已损坏，因为您无法在设备代码中使用std::vector。

请注意，虽然问题是在视图中管理内存，但这适用于其他类型的CUDA分配，例如固定分配。

作为另一种选择，建议here，你可以考虑使用推力主机矢量代替std::vector并使用自定义分配器。在固定分配器（here / cudaMallocHost）的情况下，一个有效的例子是cudaHostAlloc。