CUDA-Fortran 设备数据结构中的可分配数组

Question

我正在尝试在驻留在 GPU 内存中的 "device" 数据结构中使用可分配数组。代码（粘贴在下面）可以编译，但会出现段错误。我做错了什么吗？

模块文件名为'gpu_modules.F90'，如下：

!=============
! This module contains definitions for data structures and the data
! stored on the device
!=============

   module GPU_variables
   use cudafor

   type :: data_str_def

!=============
! single number quantities
!=============

      integer                       :: i, j 
      real(kind=8)                  :: a 

!=============
! Arrays
!=============

      real(kind=8),   allocatable   :: b(:)
      real(kind=8),   allocatable   :: c(:,:)
      real(kind=8),   allocatable   :: d(:,:,:)
      real(kind=8),   allocatable   :: e(:,:,:,:)

   end type data_str_def

!=============
! Actual data is here
!=============

   type(data_str_def), device, allocatable   :: data_str(:)

   contains

!=============
! subroutine to allocate memory
!=============

      subroutine allocate_mem(n1)
      implicit none 
      integer, intent(in)  :: n1 

      call deallocate_mem()

      write(*,*) 'works here'
      allocate(data_str(n1))

      write(*,*) 'what about allocating memory?'
      allocate(data_str(n1) % b(10))
      write(*,*) 'success!'

      return
      end subroutine allocate_mem

!=============
! subroutine to deallocate memory
!=============

      subroutine deallocate_mem()
      implicit none
      if(allocated(data_str)) deallocate(data_str)
      return 
      end subroutine deallocate_mem

   end module GPU_variables

主程序为'gpu_test.F90'，如下：

!=============
! main program 
!=============

    program gpu_test
    use gpu_variables
    implicit none

!=============
! local variables
!=============

    integer             :: i, j, n

!=============
! allocate data
!=============

    n       = 2                 ! number of data structures

    call allocate_mem(n)

!=============
! dallocate device data structures and exit
!=============

    call deallocate_mem()
    end program

编译命令（来自当前文件夹）是：

pgfortran -Mcuda=cc5x *.F90

终端输出：

$ ./a.out 
 works here
 what about allocating memory?
Segmentation fault (core dumped)

任何 help/insight 和解决方案将不胜感激..不，使用指针不是一个可行的选择。

编辑：另一个可能相关的细节：我使用的是 pgfortran 版本 16.10

Answer 1

分段错误的原因是您必须访问主机上 data_str 的内存才能分配 data_str(n1)%b。由于 data_str 在设备内存中，而不是主机内存中，因此您会遇到分段错误。理论上，编译器可以创建一个主机临时文件，分配它，然后将它复制到 data_str(n1)%b 的描述符，但这不是今天 CUDA Fortran 的一部分。

您可以通过自己创建临时文件来解决这个问题：

      subroutine allocate_mem(n1)
      implicit none
      integer, intent(in)  :: n1
      type(data_str_def) :: data_str_h

      call deallocate_mem()

      write(*,*) 'works here'
      allocate(data_str(n1))

      write(*,*) 'what about allocating memory?'
      allocate(data_str_h% b(10))
      data_str(n1) = data_str_h
      write(*,*) 'success!'

      return
      end subroutine allocate_mem

顺便说一句，您打算将组件 b、c、d 和 e 分配在主机内存还是设备内存中？我没有看到它们的设备属性，所以在上面，它们会转到主机内存。

Answer 2

所以我在 PGI 论坛上发布了这个问题，PGI 的一个人确认不支持该功能，因为我正在尝试使用它。

http://www.pgroup.com/userforum/viewtopic.php?t=5661

他的建议是使用 "managed" 属性或在数据结构中使用固定大小的数组。

CUDA-Fortran 设备数据结构中的可分配数组

Allocatable arrays in CUDA-Fortran device data structures

cuda

fortran

allocatable-array