[已解决]cuda编程，很简单的累加运算，为啥核函数的调用会显示不允许

猪猪虾

1. //************************** *********************
   
2. //         2024-3-17-
   
3. // ************************** *********************
   
4. #include <stdio.h>
   
5. #include <stdlib.h>
   
6. #include <cuda_runtime.h>
   
7. #include <device_launch_parameters.h>
   
8. #include <string.h>
   
9. //#include <device_functions.h>
   
10. 
    
11. //使用全局内存来操作
    
12. __global__ void global_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
    
13. {
    
14.         int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;  //有多个block.在所有线程的位置
    
15.         int tid = threadIdx.x;  //在当前block里面的位置
    
16. 
    
17.         //在global memory里面做
    
18.         //循环的条件是 s 大于 0，每次循环迭代结束后，s 的值右移一位（相当于将其除以 2），以便在下一次迭代中处理更小的数据块
    
19.         for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
    
20.         {
    
21.                 if (tid < s)
    
22.                 {
    
23.                         d_in[myId] += d_in[myId + s];
    
24.                 }
    
25.                 __syncthreads();  //每个线程块每次循环结束之后才进行下一次运行
    
26.         }
    
27. 
    
28.         //最后要的是线程块的所有计算的求和结果
    
29.         if (tid == 0)
    
30.         {
    
31.                 d_out[blockIdx.x] = d_in[myId];
    
32.         }
    
33. }
    
34. 
    
35. 
    
36. //使用共享内存实现归约
    
37. __global__ void share_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
    
38. {
    
39.         extern __shared__ float sdata[];  //给每一个block定义他们各自的内存；
    
40. 
    
41.         int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;  //有多个block.在所有线程的位置
    
42.         int tid = threadIdx.x;  //在当前block里面的位置
    
43. 
    
44.         //然后将全局内存的数据复制给共享内存, 之后就不需要再从全局内存读数据，
    
45.         //共享数据读取的速度快于全局内存
    
46.         sdata[tid] = d_in[myId];
    
47.         __syncthreads();
    
48. 
    
49.         for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
    
50.         {
    
51.                 if (tid < s)
    
52.                 {
    
53.                         d_in[myId] += d_in[myId + s];
    
54.                 }
    
55.                 __syncthreads();  //每个线程块每次循环结束之后才进行下一次运行
    
56.         }
    
57. 
    
58.         //最后要的是线程块的所有计算的求和结果
    
59.         if (tid == 0)
    
60.         {
    
61.                 d_out[blockIdx.x] = d_in[myId];
    
62.         }
    
63. }
    
64. 
    
65. void reduce(float* d_out, float* d_intermediate, float* d_in, int size, bool usesShareMemory)
    
66. {
    
67.         const int maxThreadsPerBlock = 1024;
    
68.         int threads = maxThreadsPerBlock;
    
69.         int blocks = size / maxThreadsPerBlock;
    
70. 
    
71.         //这个地方对每个
    
72.         if (usesShareMemory)
    
73.         {
    
74.                 share_reduce_kernel <<< blocks, threads, threads* sizeof(float) >>> (float* d_intermediate, float* d_in);
    
75.         }
    
76.         else
    
77.         {
    
78.                 global_reduce_kernel << < blocks, threads >> > (float* d_intermediate, float* d_in);
    
79.         }
    
80. 
    
81.         threads = blocks;
    
82.         blocks = 1;
    
83.         if (usesShareMemory)
    
84.         {
    
85.                 if (usesShareMemory)
    
86.                 {
    
87.                         share_reduce_kernel << < blocks, threads, threads * sizeof(float) >> > (float* d_intermediate, float* d_in);
    
88.                 }
    
89.                 else
    
90.                 {
    
91.                         global_reduce_kernel << < blocks, threads >> > (float* d_intermediate, float* d_in);
    
92.                 }
    
93.         }
    
94. }
    
95. 
    
96. 
    
97. int main(int argc, char** argv)
    
98. {
    
99.         int deviceCount;
    
100.         cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
     
101.         if (deviceCount == 0)
     
102.         {
     
103.                 fprintf(stderr, "error: no device surporting\n");
     
104.                 exit(EXIT_FAILURE);
     
105.         }
     
106. 
     
107.         int dev = 0;
     
108.         cudaSetDevice(dev);
     
109. 
     
110.         cudaDeviceProp devProps;
     
111.         if (cudaGetDeviceProperties(&devProps, dev) == 0)
     
112.         {
     
113.                 printf("using device %d:\n,", dev);
     
114.                 printf("%s: global memory: %dB; compute v%d.%d; clock: %d kHZ\n",
     
115.                         devProps.name, (int)devProps.totalGlobalMem, (int)devProps.major, (int)devProps.major, (int)devProps.clockRate);
     
116.         }
     
117. 
     
118.         const int ARRAY_SIZE = 1 << 20;
     
119.         const int ARRAY_BITE = ARRAY_SIZE * sizeof(float);
     
120. 
     
121.         //在cpu上创建存储输入数据的数组
     
122.         float h_in[ARRAY_SIZE];
     
123.         float sum = 0.0f;
     
124.         for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
     
125.         {
     
126.                 h_in[i] = -1.0f + (float)random() / ((float)RAND_MAX / 2.0f);
     
127.                 sum += h_in[i];
     
128.         }
     
129. 
     
130.         //declare GPU memory pointers
     
131.         float* d_in, *d_out, * d_intermediate;
     
132. 
     
133.         //在GPU上创建存储待处理数据和处理结果的数组
     
134.         cudaMalloc((void**)&d_in, ARRAY_BITE);
     
135.         cudaMalloc((void**)&d_intermediate, ARRAY_BITE);
     
136.         cudaMalloc((void**)&d_out, sizeof(float));
     
137. 
     
138.         //将CPU输入数据输入到GPU
     
139.         cudaMemcpy(d_in, h_in, ARRAY_BITE, cudaMemcpyHostToDevice);
     
140. 
     
141. 
     
142.         int whichKernel = 0;
     
143.         if (argc == 2)
     
144.         {
     
145.                 whichKernel = atoi(argv[1]);
     
146.         }
     
147. }
     
148. 
     
149. 
     

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FishC

2024-3-31 19:32:56

在你的代码中，出现了几个语法错误导致编译错误。我将逐个指出并给出修正后的代码。

首先，在`global_reduce_kernel`函数中，你想对全局内存的变量进行累加操作，但是你写成了`d_in += d_in`，这是错误的。应该使用`*d_in += *d_in`来对变量进行累加。此外，在最后的求和结果处，你写成了`d_out = d_in`，实际上应该是`*d_out = *d_in`。修正后的代码如下：

1. __global__ void global_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
   
2. {
   
3.     int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   
4.     int tid = threadIdx.x;
   
5. 
   
6.     for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
   
7.     {
   
8.         if (tid < s)
   
9.         {
   
10.             *d_in += *d_in;
    
11.         }
    
12.         __syncthreads();
    
13.     }
    
14. 
    
15.     if (tid == 0)
    
16.     {
    
17.         *d_out = *d_in;
    
18.     }
    
19. }

复制代码

接下来，在`share_reduce_kernel`函数中，你定义了一个共享内存`sdata`，但是你忘记给它分配实际的内存空间。共享内存的大小应该是每个线程块的大小（即`blockDim.x * sizeof(float)`）。修正后的代码如下：

1. __global__ void share_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
   
2. {
   
3.     extern __shared__ float sdata[];
   
4. 
   
5.     int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   
6.     int tid = threadIdx.x;
   
7. 
   
8.     sdata[tid] = d_in[myId];
   
9.     __syncthreads();
   
10. 
    
11.     for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
    
12.     {
    
13.         if (tid < s)
    
14.         {
    
15.             sdata[tid] += sdata[tid + s];
    
16.         }
    
17.         __syncthreads();
    
18.     }
    
19. 
    
20.     if (tid == 0)
    
21.     {
    
22.         *d_out = sdata[0];
    
23.     }
    
24. }

复制代码

在`reduce`函数中，你调用核函数的方式不正确。应该使用`<<<...>>>`语法来调用核函数，并且传递的参数应该是设备端的指针。修正后的代码如下：

1. void reduce(float* d_out, float* d_intermediate, float* d_in, int size, bool usesShareMemory)
   
2. {
   
3.     const int maxThreadsPerBlock = 1024;
   
4.     int threads = maxThreadsPerBlock;
   
5.     int blocks = size / maxThreadsPerBlock;
   
6. 
   
7.     if (usesShareMemory)
   
8.     {
   
9.         share_reduce_kernel<<<blocks, threads, threads * sizeof(float)>>>(d_intermediate, d_in);
   
10.     }
    
11.     else
    
12.     {
    
13.         global_reduce_kernel<<<blocks, threads>>>(d_intermediate, d_in);
    
14.     }
    
15. 
    
16.     threads = blocks;
    
17.     blocks = 1;
    
18.     if (usesShareMemory)
    
19.     {
    
20.         if (usesShareMemory)
    
21.         {
    
22.             share_reduce_kernel<<<blocks, threads, threads * sizeof(float)>>>(d_out, d_intermediate);
    
23.         }
    
24.         else
    
25.         {
    
26.             global_reduce_kernel<<<blocks, threads>>>(d_out, d_intermediate);
    
27.         }
    
28.     }
    
29. }

复制代码

最后，在`main`函数中，你定义了一个常量`ARRAY_SIZE`但没有给它赋值。请为它赋予一个合适的值，比如`1000`。修正后的代码如下：

1. int main(int argc, char** argv)
   
2. {
   
3.     // ...
   
4. 
   
5.     const int ARRAY_SIZE = 1000;
   
6. 
   
7.     // ...
   
8. }

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FishC

在你的代码中，出现了几个语法错误导致编译错误。我将逐个指出并给出修正后的代码。

首先，在`global_reduce_kernel`函数中，你想对全局内存的变量进行累加操作，但是你写成了`d_in += d_in`，这是错误的。应该使用`*d_in += *d_in`来对变量进行累加。此外，在最后的求和结果处，你写成了`d_out = d_in`，实际上应该是`*d_out = *d_in`。修正后的代码如下：

1. __global__ void global_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
   
2. {
   
3.     int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   
4.     int tid = threadIdx.x;
   
5. 
   
6.     for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
   
7.     {
   
8.         if (tid < s)
   
9.         {
   
10.             *d_in += *d_in;
    
11.         }
    
12.         __syncthreads();
    
13.     }
    
14. 
    
15.     if (tid == 0)
    
16.     {
    
17.         *d_out = *d_in;
    
18.     }
    
19. }

复制代码

接下来，在`share_reduce_kernel`函数中，你定义了一个共享内存`sdata`，但是你忘记给它分配实际的内存空间。共享内存的大小应该是每个线程块的大小（即`blockDim.x * sizeof(float)`）。修正后的代码如下：

1. __global__ void share_reduce_kernel(float* d_out, float* d_in)
   
2. {
   
3.     extern __shared__ float sdata[];
   
4. 
   
5.     int myId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
   
6.     int tid = threadIdx.x;
   
7. 
   
8.     sdata[tid] = d_in[myId];
   
9.     __syncthreads();
   
10. 
    
11.     for (unsigned int s = blockDim.x / 2; s > 0; s >>= 1)
    
12.     {
    
13.         if (tid < s)
    
14.         {
    
15.             sdata[tid] += sdata[tid + s];
    
16.         }
    
17.         __syncthreads();
    
18.     }
    
19. 
    
20.     if (tid == 0)
    
21.     {
    
22.         *d_out = sdata[0];
    
23.     }
    
24. }

复制代码

在`reduce`函数中，你调用核函数的方式不正确。应该使用`<<<...>>>`语法来调用核函数，并且传递的参数应该是设备端的指针。修正后的代码如下：

1. void reduce(float* d_out, float* d_intermediate, float* d_in, int size, bool usesShareMemory)
   
2. {
   
3.     const int maxThreadsPerBlock = 1024;
   
4.     int threads = maxThreadsPerBlock;
   
5.     int blocks = size / maxThreadsPerBlock;
   
6. 
   
7.     if (usesShareMemory)
   
8.     {
   
9.         share_reduce_kernel<<<blocks, threads, threads * sizeof(float)>>>(d_intermediate, d_in);
   
10.     }
    
11.     else
    
12.     {
    
13.         global_reduce_kernel<<<blocks, threads>>>(d_intermediate, d_in);
    
14.     }
    
15. 
    
16.     threads = blocks;
    
17.     blocks = 1;
    
18.     if (usesShareMemory)
    
19.     {
    
20.         if (usesShareMemory)
    
21.         {
    
22.             share_reduce_kernel<<<blocks, threads, threads * sizeof(float)>>>(d_out, d_intermediate);
    
23.         }
    
24.         else
    
25.         {
    
26.             global_reduce_kernel<<<blocks, threads>>>(d_out, d_intermediate);
    
27.         }
    
28.     }
    
29. }

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最后，在`main`函数中，你定义了一个常量`ARRAY_SIZE`但没有给它赋值。请为它赋予一个合适的值，比如`1000`。修正后的代码如下：

1. int main(int argc, char** argv)
   
2. {
   
3.     // ...
   
4. 
   
5.     const int ARRAY_SIZE = 1000;
   
6. 
   
7.     // ...
   
8. }

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