我已经写了一个基于数据自动化系统的并行程序(GeForce GT 720 M)。我已经安装了CUDA9.0工具包和Visual 2013。一切正常,但是当我编译并运行代码时,输出是错误的。
该方案是:
#include <stdio.h>
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
__global__ void square(float * d_out, float * d_in)
{
int idx = threadIdx.x;
float f = d_in[idx];
d_out[idx] = 50;
}
int main(int argc, char ** argv)
{
const int ARRAY_SIZE = 64;
const int ARRAY_BYTES = ARRAY_SIZE * sizeof(float);
// generate the input array on the host
float h_in[ARRAY_SIZE];
for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
{
h_in[i] = float(i);
}
float h_out[ARRAY_SIZE];
// declare GPU memory pointers
float * d_in;
float * d_out;
// allocate GPU memory
cudaMalloc((void **) &d_in, ARRAY_BYTES);
cudaMalloc((void **) &d_out, ARRAY_BYTES);
// transfer the array to the GPU
cudaMemcpy(d_in, h_in, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyHostToDevice);
// launch the Kernel
square << <1, ARRAY_SIZE >> >(d_out, d_in);
// copy back the result array to the GPU
cudaMemcpy(h_out, d_out, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyDeviceToHost);
// print out the resulting array
for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
{
printf("%f", h_out[i]);
printf(((i % 4) != 3) ? "\t" : "\n");
}
// free GPU memory allocation
cudaFree(d_in);
cudaFree(d_out);
getchar();
return 0;
}当我运行它时,输出是:

另外,我用nvcc square.cu编译了它,但是输出是相同的。我在VS中有内核启动语法错误,但我认为它与输出无关(但是映像与另一个程序相关):

发布于 2017-12-15 19:55:29
问题是数据自动化系统工具包版本。对于GeForce GT 720 m,计算能力为2.1,可供CUDA 8.0使用。
发布于 2018-03-02 13:54:55
这是一个带有计算功能的CUDA工具包版本的表格。
https://stackoverflow.com/questions/47836996
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