CUDA GPU程式設計中使用結構體傳遞函式引數

cuda gpu程式設計中，雖然統一定址(unified memory)技術能夠大大簡化程式設計難度和**複雜度，但是速度略有犧牲，同時對執行環境提出更多的要求。而在不使用這項技術時，程式設計時需要同時建立cpu（host）和gpu（device）端的變數指標，然後為其分別分配記憶體。操作完成後，再分別釋放記憶體。cuda工程的範例程式中，單獨編寫了__global__函式，並將其和裝置記憶體的建立，使用和釋放包裝在了乙個函式裡面，最終將這個包裝後的函式提供給使用者。使用者只需管理自己的cpu記憶體，以及簡單地呼叫該封裝函式即可實現gpu加速。

但實際處理過程中，由於資料量大或者希望使用cuda流來實現cpu和gpu並行，從而最大限度提高執行效率，由於記憶體的建立和釋放效率極低，上訴方式並不可取。而是在程式開始建立變數指標並分配記憶體，隨後對該記憶體進行多次使用，在程式執行結束時再釋放資源。這樣之前的乙個封裝函式顯然不夠用，現在需要使用者自己建立各項主機和裝置端記憶體指標，然後分別提供相應封裝函式以實現記憶體的建立、核心的gpu平行計算**、記憶體釋放若干操作。應用程式往往需要使用若干資料，而分別要在主機和裝置端建立乙個指標，因此造成函式引數數量過多的問題，我的一些程式中經常超過20個引數，這對程式的呼叫和管理造成極大的不便。

為了解決這個問題，考慮把相關必要的引數封裝在乙個結構體裡面，通過該結構體的指標進行傳輸傳遞，而封裝函式通過該結構體獲取必要的資料，從而函式的引數大大降低。而進一步，把結構體內部指標變數對應的記憶體建立、釋放封裝起來，使用者只需要建立相應的結構體再呼叫這些封裝函式即可，對**的易用性和易維護性均有很大的提公升。

下面首先提供乙個範例，這是根據cuda工程建立的範例進行的修改。

[cpp]view plain

copy

print?

#include 「cuda_runtime.h」

#include 「device_launch_parameters.h」

#include 

#include 

struct procpara  

;globalvoid addkernel(procpara para)  

void initprocpara(procpara* para, int arraysize)  

void deinitprocpara(procpara* para)  

void addwithcuda(procpara* para, unsigned int arraysize)  

int main()  

;  const

int b[arraysize] = ;  

int c[arraysize] = ;  

procpara para = new procpara;  

initprocpara(para, arraysize);  

memcpy(para->h_a, a, arraysize sizeof(int));  

memcpy(para->h_b, b, arraysize  sizeof(int));  

addwithcuda(para, arraysize);  

memcpy(c, para->h_c, arraysize * sizeof(int));  

printf(」 +  = \n」,  

c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);  

deinitprocpara(para);  

delete para;  

return 0;  

}

#include 「cuda_runtime.h」

但是，這個程式並不能得到正確的結果。

這是因為，在傳遞給__global__函式的結構體指標的記憶體實體在主機記憶體中。而在非unified memory的條件下，gpu是不能訪問到cpu端的記憶體資料的。由此，要繼續使用結構體傳遞引數，需要進行如下的操作：

分別建立主機端和裝置端結構體指標，並分配相應的記憶體。為主機端結構體內部成員變數分別分配主機端和裝置端記憶體。然後將主機端結構體資料複製給裝置端結構體。在核心計算**中，主機端程式使用主機端結構體指標來獲取所有資料的指標（包括資料拷貝），裝置端程式使用裝置端結構體指標獲取裝置端資料的指標。修改後的**如下，這裡需要注意的是，分配記憶體用到了指向指標的指標。因為指標本身是個變數，其儲存的是個位址，分配記憶體要對該變數的內容進行更新，必須傳遞該變數的指標才有效，否則只是改變了引數變數的內容。這也是為什麼cudamalloc使用的是指標的指標的原因。

[cpp]view plain

copy

print?

#include 「cuda_runtime.h」

#include 「device_launch_parameters.h」

#include 

#include 

struct procpara  

;globalvoid addkernel(procpara d_para)  

void initprocpara(procpara**ha_para, procpara**da_para, int arraysize)  

void deinitprocpara(procpara*h_para, procpara*d_para)  

void addwithcuda(procpara h_para, procpara* d_para, unsigned int arraysize)  

int main()  

;  const

int b[arraysize] = ;  

int c[arraysize] = ;  

procpara *h_para;  

procpara *d_para;  

initprocpara(&h_para, &d_para, arraysize);  

memcpy(h_para->h_a, a, arraysize  sizeof(int));  

memcpy(h_para->h_b, b, arraysize sizeof(int));  

addwithcuda(h_para, d_para, arraysize);  

memcpy(c, h_para->h_c, arraysize  sizeof(int));  

printf(」 +  = \n」,c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);  

deinitprocpara(h_para, d_para);  

return 0;  

}  

CUDA GPU程式設計中使用結構體傳遞函式引數

cuda gpu程式設計中，雖然統一定址 unified memory 技術能夠大大簡化程式設計難度和 複雜度，但是速度略有犧牲，同時對執行環境提出更多的要求。而在不使用這項技術時，程式設計時需要同時建立cpu host 和gpu device 端的變數指標，然後為其分別分配記憶體。操作完成後，再分...

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