我正在尝试使用 Cuda 和 C++ 在 GPU 上执行两项任务(分为 2 个内核)。作为输入，我采用 NxM 矩阵(作为 float 组存储在主机的内存中)。然后，我将使用一个内核对该矩阵执行一些操作，使其成为 NxMxD 矩阵。然后我有第二个内核，它对这个 3D 矩阵执行一些操作(我只是读取值，我不必向它写入值)。

在纹理内存中操作对于我的任务来说似乎要快得多所以我的问题是是否可以在内核 1 之后从设备上的全局内存复制我的数据并将其直接传输到内核 2 的纹理内存而不将其取回给主人？

更新

我添加了一些代码来更好地说明我的问题。

这是两个内核。第一个现在只是一个占位符，将 2D 矩阵复制到 3D 中。

__global__ void computeFeatureVector(float* imData3D_dev, int imX, int imY, int imZ) {

//calculate each thread global index  
int xindex=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; 
int yindex=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;     

#pragma unroll
for (int z=0; z<imZ; z++) { 
    imData3D_dev[xindex+yindex*imX + z*imX*imY] = tex2D(texImIp,xindex,yindex);
}
}

第二个将采用这个 3D 矩阵，现在表示为纹理并对其执行一些操作。暂时空白。

__global__ void kernel2(float* resData_dev, int imX) {
//calculate each thread global index  
int xindex=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; 
int yindex=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;     

resData_dev[xindex+yindex*imX] = tex3D(texImIp3D,xindex,yindex, 0);

return; 
} 

那么代码主体如下:

// declare textures
texture<float,2,cudaReadModeElementType> texImIp; 
texture<float,3,cudaReadModeElementType> texImIp3D; 

void main_fun() {

// constants
int imX = 1024;
int imY = 768;
int imZ = 16;

// input data
float* imData2D  = new float[sizeof(float)*imX*imY];        
for(int x=0; x<imX*imY; x++)
    imData2D[x] = (float) rand()/RAND_MAX;

//create channel to describe data type 
cudaArray* carrayImIp; 
cudaChannelFormatDesc channel; 
channel=cudaCreateChannelDesc<float>();  

//allocate device memory for cuda array 
cudaMallocArray(&carrayImIp,&channel,imX,imY);

//copy matrix from host to device memory  
cudaMemcpyToArray(carrayImIp,0,0,imData2D,sizeof(float)*imX*imY,cudaMemcpyHostToDevice); 

// Set texture properties
texImIp.filterMode=cudaFilterModePoint;
texImIp.addressMode[0]=cudaAddressModeClamp; 
texImIp.addressMode[1]=cudaAddressModeClamp; 

// bind texture reference with cuda array   
cudaBindTextureToArray(texImIp,carrayImIp);

// kernel params
dim3 blocknum; 
dim3 blocksize;
blocksize.x=16; blocksize.y=16; blocksize.z=1; 
blocknum.x=(int)ceil((float)imX/16);
blocknum.y=(int)ceil((float)imY/16);    

// store output here
float* imData3D_dev;        
cudaMalloc((void**)&imData3D_dev,sizeof(float)*imX*imY*imZ); 

// execute kernel
computeFeatureVector<<<blocknum,blocksize>>>(imData3D_dev, imX, imY, imZ); 

//unbind texture reference to free resource 
cudaUnbindTexture(texImIp); 

// check copied ok
float* imData3D  = new float[sizeof(float)*imX*imY*imZ];
cudaMemcpy(imData3D,imData3D_dev,sizeof(float)*imX*imY*imZ,cudaMemcpyDeviceToHost);     
cout << " kernel 1" << endl;
for (int x=0; x<10;x++)
    cout << imData3D[x] << " ";
cout << endl;
delete [] imData3D;


//
// kernel 2
//


// copy data on device to 3d array
cudaArray* carrayImIp3D;
cudaExtent volumesize;
volumesize = make_cudaExtent(imX, imY, imZ);
cudaMalloc3DArray(&carrayImIp3D,&channel,volumesize); 
cudaMemcpyToArray(carrayImIp3D,0,0,imData3D_dev,sizeof(float)*imX*imY*imZ,cudaMemcpyDeviceToDevice); 

// texture params and bind
texImIp3D.filterMode=cudaFilterModePoint;
texImIp3D.addressMode[0]=cudaAddressModeClamp; 
texImIp3D.addressMode[1]=cudaAddressModeClamp; 
texImIp3D.addressMode[2]=cudaAddressModeClamp;
cudaBindTextureToArray(texImIp3D,carrayImIp3D,channel); 

// store output here
float* resData_dev;
cudaMalloc((void**)&resData_dev,sizeof(float)*imX*imY); 

// kernel 2
kernel2<<<blocknum,blocksize>>>(resData_dev, imX); 
cudaUnbindTexture(texImIp3D);

//copy result matrix from device to host memory   
float* resData  = new float[sizeof(float)*imX*imY];
cudaMemcpy(resData,resData_dev,sizeof(float)*imX*imY,cudaMemcpyDeviceToHost); 

// check copied ok
cout << " kernel 2" << endl;
for (int x=0; x<10;x++)
    cout << resData[x] << " ";
cout << endl;


delete [] imData2D;
delete [] resData;
cudaFree(imData3D_dev);  
cudaFree(resData_dev);
cudaFreeArray(carrayImIp); 
cudaFreeArray(carrayImIp3D); 

}

我很高兴第一个内核工作正常，但 3D 矩阵 imData3D_dev 似乎没有正确绑定(bind)到纹理 texImIp3D。

回答

我使用 cudaMemcpy3D 解决了我的问题。这是主要功能的第二部分的修订代码。 imData3D_dev 包含来自第一个内核的全局内存中的 3D 矩阵。

    cudaArray* carrayImIp3D;
cudaExtent volumesize;
volumesize = make_cudaExtent(imX, imY, imZ);
cudaMalloc3DArray(&carrayImIp3D,&channel,volumesize); 
cudaMemcpy3DParms copyparms={0};

copyparms.extent = volumesize;
copyparms.dstArray = carrayImIp3D;
copyparms.kind = cudaMemcpyDeviceToDevice;  
copyparms.srcPtr = make_cudaPitchedPtr((void*)imData3D_dev, sizeof(float)*imX,imX,imY); 
cudaMemcpy3D(&copyparms);

// texture params and bind
texImIp3D.filterMode=cudaFilterModePoint;
texImIp3D.addressMode[0]=cudaAddressModeClamp; 
texImIp3D.addressMode[1]=cudaAddressModeClamp; 
texImIp3D.addressMode[2]=cudaAddressModeClamp;

cudaBindTextureToArray(texImIp3D,carrayImIp3D,channel); 

// store output here
float* resData_dev;
cudaMalloc((void**)&resData_dev,sizeof(float)*imX*imY); 

kernel2<<<blocknum,blocksize>>>(resData_dev, imX); 

    // ... clean up

最佳答案

第一次提出这个问题时，各种 cudaMemcpy 例程的命名曾经有些令人费解，但此后已被 Nvidia 清理干净。

要对 3D 数组进行操作，您需要使用 cudaMemcpy3D()它(在其他人之间)能够将线性内存中的 3D 数据复制到 3D 阵列中。
cudaMemcpyToArray()曾经是将线性数据复制到二维数组所需的函数，但已被弃用，取而代之的是名称更一致的 cudaMemcpy2D() .

如果您使用的是计算能力为 2.0 或更高的设备，则您不想使用任何 cudaMemcpy*() 函数。而是使用 surface这允许您直接写入纹理，而无需在内核之间复制任何数据。 (您仍然需要像现在一样将读取和写入分开到两个不同的内核中，因为纹理缓存与表面写入不一致并且仅在内核启动时失效)。

关于c++ - Cuda - 从设备全局内存复制到纹理内存，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13398674/