CUDA中三维数组的创建,读取,拷贝

CUDA中三维数组的创建,读取,拷贝。以下创建float4类型的width*height*depth大小的数组,在线性存储器中。

      

Host Code:

...
cudaPitchedPtr data;
cudaExtent extent = make_cudaExtent(width* sizeof(float4), height, depth);
cudaMalloc3D(&(d_data), extent);
...

 

Kernel Code:

__global__ kernel(char* data, size_t pitch, ...)

{...
float4 element = *((float4*) (data + (x*sizeof(float4) + y*pitch + z*pitch*height)));
...

}

 

Host Code:

 

unsigned int size = width*height*depth*sizeof(float4);

float4 * h_volume=(float4*)malloc(size);

cudaMemcpy3DParms copyParams = {0};
copyParams.srcPtr = data;
copyParams.dstPtr = make_cudaPitchedPtr(h_volume,width*sizeof(float4),width,height);
copyParams.extent = extent;
copyParams.kind = cudaMemcpyDeviceToHost;
cutilSafeCall(cudaMemcpy3D(&copyParams));

CUDA中使用二维数组需要进行以下步骤: 1. 在主机端(CPU端)定义一个二维数组,例如: ``` int h_array[N][M]; ``` 其中N和M分别代表数组的行数和列数。 2. 在设备端(GPU端)定义一个指针,指向这个二维数组的首地址,例如: ``` int (*d_array)[M]; ``` 这里使用了指针数组的方式,因为二维数组在内存中是按行存储的,指针数组可以方便地实现这种存储方式。 3. 在CUDA核函数中,将主机端的数组拷贝到设备端: ``` cudaMemcpy(d_array, h_array, N * M * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); ``` 这里使用了CUDA提供的数据拷贝函数`cudaMemcpy`,将主机端的数组`h_array`拷贝到设备端的数组`d_array`中。 4. 在CUDA核函数中,可以使用二维数组进行计算,例如: ``` __global__ void kernel(int (*array)[M]) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (i < N && j < M) { array[i][j] = i * j; } } ``` 这里使用了CUDA中的二维块和二维线程的概念,将二维数组中的每个元素计算出来。 5. 在CUDA核函数执行完毕后,将设备端的数组拷贝回主机端: ``` cudaMemcpy(h_array, d_array, N * M * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); ``` 这里使用了CUDA提供的数据拷贝函数`cudaMemcpy`,将设备端的数组`d_array`拷贝回主机端的数组`h_array`中。 以上就是在CUDA中使用二维数组的基本步骤。需要注意的是,在定义二维数组的时候,数组的行数和列数必须是常量,不能是变量。
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