cudaMemcpy 中的无效参数

Question

我无法追踪 cudaMemcpy 调用的无效参数的来源，这是相关代码：

在gpu_memory.cu中我为设备指针声明和分配内存：

#define cudaErrorCheck(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, const char *file, int line, bool abort=true)
{
    if (code != cudaSuccess)
    {
        fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
        if (abort) exit(code);
    }
}
...
__device__ double* conc;
...
__global__ void pointer_set_kernel(..., double* conc_in...) {
...
   conc = conc_in;
...
}

double* d_conc;
...
//memory initialization
void initialize_gpu_memory(int NUM, int block_size, int grid_size) {
    ...
    cudaErrorCheck(cudaMalloc((void**)&d_conc, NUM * 53 * sizeof(double)));
    ...
    pointer_set_kernel<<<1, 1>>>(...d_conc...);
    cudaErrorCheck( cudaPeekAtLastError() ); // Checks for launch error
    cudaErrorCheck( cudaThreadSynchronize() ); // Checks for execution error
}

接下来在另一个文件 (mechanism.cu) 中，我将设备指针声明为 extern 以将数据复制到它：

extern __device__ double* conc;
void write_jacobian_and_rates_output(int NUM, int block_size, int grid_size) {
    ...
    initialize_gpu_memory(NUM, block_size, grid_size);
    ...
    //get address of conc
    double* d_conc;
    cudaErrorCheck(cudaGetSymbolAddress((void **)&d_conc, conc));
    //populate the concentrations on the host
    double conc_host[NSP];
    double* conc_host_full = (double*)malloc(NUM * NSP * sizeof(double));
    //populate the concentrations
    get_concentrations(1.01325e6, y_host, conc_host);
    for (int i = 0; i < NUM; ++i) {
        for (int j = 0; j < NSP; ++j) {
           conc_host_full[i + j * NUM] = conc_host[j];
        }
    }
    //check for errors, and copy over
    cudaErrorCheck( cudaPeekAtLastError() ); // Checks for launch error
    cudaErrorCheck( cudaThreadSynchronize() ); // Checks for execution error
    cudaErrorCheck(cudaMemcpy(d_conc, conc_host_full, NUM * 53 * sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice));
    ...
}

我在最后一行（Memcpy）收到错误。 initialize_gpu_memory 函数似乎正常工作，这是 malloc 和 pointer_set_kernel:

之后的 cuda-gdb 检查

p d_conc 
 = (double *) 0x1b03236000
p conc
 = (@generic double * @global) 0x1b03236000

并在 write_jacobian_and_rates 函数中：

p d_conc
 = (double *) 0x1b02e20600
p conc
 = (@generic double * @global) 0x1b03236000

我不知道为什么写入函数中的 d_conc 在 cudaGetSymbolAddress 调用之后指向不同的内存位置，或者为什么我在 memcpy 上得到一个无效参数。我确定我在做一些愚蠢的事情，但对于我的生活我看不到它。如果能帮助追查此问题的来源，将不胜感激！

Answer 1

您的代码片段中没有任何内容表明您具有 d_conc 的 extern 范围，因此，两个不同文件中的 d_conc 的两个实例是完全不同的对象。所以，
在此上下文中：( mechanism.cu )

double* d_conc;  //you create a new variable in this context
cudaErrorCheck(cudaGetSymbolAddress((void **)&d_conc, conc));
//populate the concentrations on the host
double conc_host[NSP];
double* conc_host_full = (double*)malloc(NUM * NSP * sizeof(double));

没有分配内存到d_conc

我看到你在 gpu_memory.cu 的上下文中分配了内存，因为它是同名变量，但不是在这里，错误发生的地方。

这似乎也可以解决您的问题：我不知道为什么 d_conc 在写入函数中指向 cudaGetSymbolAddress 调用后的不同内存位置

cudaMemcpy 中的无效参数

Invalid Argument in cudaMemcpy

c

cuda