如何使用嵌套 for 循环将两个 2d（倾斜）数组相加？

Question

假设，我想将两个二维数组添加到第三个二维数组中。

我正在使用以下代码：

cudaMallocPitch((void**)&device_a, &pitch, 2*sizeof(int),2);
cudaMallocPitch((void**)&device_b, &pitch, 2*sizeof(int),2);
cudaMallocPitch((void**)&device_c, &pitch, 2*sizeof(int),2);

请注意，我不想将这些数组用作展平的一维数组。我想使用两个 for 循环并将结果放在第三个数组中，如下所示：

__global__ void add(int *dev_a ,int *dev_b,int* dec_c)
{
    for i=0;i<2;i++)
    { 
      for j=0;j<2;j++)
      {
        dev_c[i][j]=dev_a[i][j]+dev_b[i][j];
      }
    }
}

如何在 CUDA 中执行此操作？

使用二维数组的内核调用应该是什么样的？

如果可能，请使用代码示例进行解释。

Answer 1

简短的回答是，你不能。

cudaMallocPitch()

函数的作用正如它的名字所暗示的那样，它分配倾斜的线性内存，其中选择的间距最适合 GPU 内存控制器和纹理硬件。

如果你想在内核中使用指针数组，内核代码必须如下所示：

__global___ void add(int *dev_a[] ,int *dev_b[], int* dec_c[])
{
    for i=0;i<2;i++) { 
      for j=0;j<2;j++) {
        dev_c[i][j]=dev_a[i][j]+dev_b[i][j];
      }
    }
}

然后您需要在主机端进行嵌套

cudaMalloc

调用以构建指针数组并将其复制到设备内存。对于您相当简单的 2x2 示例，分配单个数组的代码如下所示：

int ** h_a = (int **)malloc(2 * sizeof(int *));
cudaMalloc((void**)&h_a[0], 2*sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&h_a[1], 2*sizeof(int));

int **d_a;
cudaMalloc((void ***)&d_a, 2 * sizeof(int *));
cudaMemcpy(d_a, h_a, 2*sizeof(int *), cudaMemcpyHostToDevice);

这会将分配的设备指针数组留在 d_a 中，您会将其传递给内核。

出于代码复杂性和性能原因，您真的不想这样做，在 CUDA 代码中使用指针数组比使用线性内存的替代方法更难和。

---

为了展示在 CUDA 中使用指针数组的愚蠢行为，这里是您的示例问题的一个完整工作示例，它结合了上述两个想法：

#include <cstdio>
__global__ void add(int * dev_a[], int * dev_b[], int * dev_c[])
{
    for(int i=0;i<2;i++)
    { 
        for(int j=0;j<2;j++)
        {
            dev_c[i][j]=dev_a[i][j]+dev_b[i][j];
        }
    }
}

inline void GPUassert(cudaError_t code, char * file, int line, bool Abort=true)
{
    if (code != 0) {
        fprintf(stderr, "GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code),file,line);
        if (Abort) exit(code);
    }       
}

#define GPUerrchk(ans) { GPUassert((ans), __FILE__, __LINE__); }

int main(void)
{
    const int aa[2][2]={{1,2},{3,4}};
    const int bb[2][2]={{5,6},{7,8}};
    int cc[2][2];

    int ** h_a = (int **)malloc(2 * sizeof(int *));
    for(int i=0; i<2;i++){
        GPUerrchk(cudaMalloc((void**)&h_a[i], 2*sizeof(int)));
        GPUerrchk(cudaMemcpy(h_a[i], &aa[i][0], 2*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice));
    }

    int **d_a;
    GPUerrchk(cudaMalloc((void ***)&d_a, 2 * sizeof(int *)));
    GPUerrchk(cudaMemcpy(d_a, h_a, 2*sizeof(int *), cudaMemcpyHostToDevice));

    int ** h_b = (int **)malloc(2 * sizeof(int *));
    for(int i=0; i<2;i++){
        GPUerrchk(cudaMalloc((void**)&h_b[i], 2*sizeof(int)));
        GPUerrchk(cudaMemcpy(h_b[i], &bb[i][0], 2*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice));
    }

    int ** d_b;
    GPUerrchk(cudaMalloc((void ***)&d_b, 2 * sizeof(int *)));
    GPUerrchk(cudaMemcpy(d_b, h_b, 2*sizeof(int *), cudaMemcpyHostToDevice));

    int ** h_c = (int **)malloc(2 * sizeof(int *));
    for(int i=0; i<2;i++){
        GPUerrchk(cudaMalloc((void**)&h_c[i], 2*sizeof(int)));
    }

    int ** d_c;
    GPUerrchk(cudaMalloc((void ***)&d_c, 2 * sizeof(int *)));
    GPUerrchk(cudaMemcpy(d_c, h_c, 2*sizeof(int *), cudaMemcpyHostToDevice));

    add<<<1,1>>>(d_a,d_b,d_c);
    GPUerrchk(cudaPeekAtLastError());

    for(int i=0; i<2;i++){
        GPUerrchk(cudaMemcpy(&cc[i][0], h_c[i], 2*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));
    }

    for(int i=0;i<2;i++) {
        for(int j=0;j<2;j++) {
            printf("(%d,%d):%d\n",i,j,cc[i][j]);
        }
    }

    return cudaThreadExit();
}

我建议你研究它直到你理解它的作用，以及为什么与使用线性记忆相比它是一个糟糕的主意。

Answer 2

您不需要在设备内部使用循环。试试这个代码。

#include <stdio.h>
#include <cuda.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define N 800
__global__ void  matrixAdd(float* A, float* B, float* C){

int i = threadIdx.x;
int j = blockIdx.x;
C[N*j+i] = A[N*j+i] + B[N*j+i];
}

int main (void) {
clock_t start = clock();
float a[N][N], b[N][N], c[N][N];
float *dev_a, *dev_b, *dev_c;

cudaMalloc((void **)&dev_a, N * N * sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_b, N * N * sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_c, N * N * sizeof(float));

for (int i = 0; i < N; i++){
    for (int j = 0; j < N; j++){    
        a[i][j] = rand() % 10;
        b[i][j] = rand() % 10;
    }
}

cudaMemcpy(dev_a, a, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

matrixAdd <<<N,N>>> (dev_a, dev_b, dev_c);
cudaMemcpy(c, dev_c, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

for (int i = 0; i < N; i++){
    for (int j = 0; j < N; j++){
    printf("[%d, %d ]= %f + %f = %f\n",i,j, a[i][j], b[i][j], c[i][j]);
    }
}
printf("Time elapsed: %f\n", ((double)clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC);

cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);

return 0; 
}