我正在编写一些从主机向设备发送大量数据的代码，但它的行为不稳定。

在下面的代码中，我试图从主机向设备发送一个数组。 数组大小在每次迭代中递增，逐渐增加发送到设备的内存量。 数组中的第一个元素填充了一个非零值，它从内核内部读取并打印到控制台。 从主机和设备读取的值应该相同，但在某些迭代中却不同。

代码如下:

    int SizeArray = 0;

    for(int j=1; j<100 ;j++){ 

        //Array memory allocation, starting with 4MB in first iteration to 400MB in last one
        SizeArray = j * 1000000 * sizeof(float);
        Array = (float*)malloc(SizeArray);
        memset(Array, 0, SizeArray);

        //Give the array's first element some nonzero value
        //This is the value that is expected to be printed by the kernel execution
        Array[0] = j;

        memArray = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, SizeArray, NULL, &ret);

        //Write the array contents into the buffer inside the device
        ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, memArray, CL_TRUE, 0, SizeArray, Array, 0, NULL, NULL);
        ret = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memArray);

        getchar();

        //Execute the kernel where the content of the first element of the array will be printed
        ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 3, NULL, mGlobalWorkSizePtr, mLocalWorkSizePtr, 0, NULL,NULL);
        ret = clFinish(command_queue);

        /****** FAIL! Kernel prints correct value of Array's first element ONLY IN 
        SOME ITERATIONS (when it fails zero values are printed)! Depending on SizeArray :?? ******/

        free(Array);
        ret = clReleaseMemObject(memArray);
    }

测试此代码的设备具有以下功能:

- Name:                    Intel(R) HD Graphics 4000
- DeviceVersion:           OpenCL 1.1 
- DriverVersion:           8.15.10.2696
- MaxMemoryAllocationSize: 425721856
- GlobalMemoryCacheSize:   2097152
- GlobalMemorySize:        1702887424
- MaxConstantBufferSize:   65536
- LocalMemorySize:         65536

Kernel prints incorrect values or not, depending on the buffer size sent to the device.

Here's the output:

Array GPU: 1.000000
Array GPU: 2.000000
Array GPU: 3.000000
Array GPU: 4.000000
Array GPU: 5.000000
Array GPU: 6.000000
Array GPU: 7.000000
Array GPU: 8.000000
Array GPU: 9.000000
Array GPU: 10.000000
Array GPU: 11.000000
Array GPU: 12.000000
Array GPU: 13.000000
Array GPU: 14.000000
Array GPU: 15.000000
Array GPU: 16.000000
Array GPU: 17.000000
Array GPU: 18.000000
Array GPU: 19.000000
Array GPU: 20.000000
Array GPU: 21.000000
Array GPU: 22.000000
Array GPU: 23.000000
Array GPU: 24.000000
Array GPU: 25.000000
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 34.000000
Array GPU: 35.000000
Array GPU: 36.000000
Array GPU: 37.000000
Array GPU: 38.000000
Array GPU: 39.000000
Array GPU: 40.000000
Array GPU: 41.000000
Array GPU: 42.000000
Array GPU: 43.000000
Array GPU: 44.000000
Array GPU: 45.000000
Array GPU: 46.000000
Array GPU: 47.000000
Array GPU: 48.000000
Array GPU: 49.000000
Array GPU: 50.000000
Array GPU: 51.000000
Array GPU: 52.000000
Array GPU: 53.000000
Array GPU: 54.000000
Array GPU: 55.000000
Array GPU: 56.000000
Array GPU: 57.000000
Array GPU: 58.000000
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000     <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 68.000000
Array GPU: 69.000000
...

如您所见，设备接收到不正确的值且没有明显的模式，clEnqueueWriteBuffer 函数未返回错误代码。

总结一下:一个内存块被发送到内核，但内核根据发送的总 block 大小收到归零的内存。

在不同计算机上测试的相同代码表现不同(不同迭代中的值不正确)。

如何避免内存损坏？我错过了什么吗？

提前致谢。

Here是完整的工作代码:

编辑: 经过一些测试，需要明确问题不在printf。问题似乎出在内核执行之前将数据传输到设备上。

Here是不执行内核的代码。结果还是错误。

最佳答案

你试过吗

   CL_MEM_READ_WRITE | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR

因为你的 gpu 与 CPU 共享相同的内存？

设备也与您的 iGPU 位于同一主机位置。

创建一些缓冲区，对它们进行压力测试，如果它们都得到无效值，则安装另一个驱动程序版本(可能是更新的版本)，如果这不能解决，请对您的卡进行 RMA。

如果只有一个缓冲区出错，那么它就是简单的 vram 错误，将该缓冲区标记为不可用并根据需要创建新缓冲区并避免使用该缓冲区，但我不确定驱动程序是否在后台交换缓冲区。如果每个内核都出现故障，那么内核也可能会损坏。

关于c++ - 使用 clEnqueueWriteBuffer 的内存损坏 - OpenCL，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25894992/