CUDA學習之一：二維矩陣加法

　　今天忙活了3個小時，竟然被一個苦惱的CUDA小例程給困住了，本來是參照Rachal zhang大神的CUDA學習筆記來一個模仿，結果卻自己給自己糊里糊塗，最后還是弄明白了一些。

　　RZ大神對CUDA關於kernel，memory的介紹還是蠻清楚，看完決定寫一個二維數組的加法。如果是C++里的加法，那就簡單了，用C[i][j] = A[i][j] +B[i][j]就可以。

void CppMatAdd(int A[M][N],int B[M][N],int C[M][N]){
    for(int i=0;i<M;i++)
        for(int j=0;j<N;j++)
            C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}

int main()
{
    int a[M][N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
    int b[M][N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
    int c[M][N] ;
        CppMatAdd(a,b,c);
    std::cout<<c[0][0];
}　

運行上面代碼，就可以實現二維矩陣(也就是數組)的加法運算。

但是CUDA計算是在GPU上實現的，要划分出專門的內存區域給GPU做運算，結果就是，我們必須划分出主機內存、設備內存分別供CPU、GPU訪問。

對於一維的情況，我們設置好主機變量，設備變量即可。具體可以參找RZ的博客。

但是二維的情況麻煩就來了，最一開始我也是設置出主機變量，設備變量，一一對應的分配內存，拷貝數據，GPU運算，最后考出結果。但是發現怎么調試結果都不對，最主要的原因是c++的二維數組實際上是一維數組的指針，所以，無法按照一位數組的模式去拷貝數據，結果相映的寫法就麻煩許多，其實說到底還是還原成一維數組的方法去做的加法運算，代碼如下，具體就不想贅述了，代碼能力有限，慢慢來吧，今天算是把指針弄的更清楚了。

/*--------------------------------------------
* Date：2015-3-18 
* Author：李根
* FileName：.cpp        
* Description：CUDA二維數組加法
------------------------------------------------*/ 
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

static const int M = 4;
static const int N = 3;

//矩陣加法的kernel
__global__ void addMat(int **A,int **B,int **C)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    if(i < M && j < N)
        C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}

int main()
{int **A = (int **)malloc(M*sizeof(int *));  //host memory
    int **B = (int **)malloc(M*sizeof(int *));  //host memory
    int **C = (int **)malloc(M*sizeof(int *));  //host memory
    int *dataA =(int *)malloc(M*N*sizeof(int )); //host memory data
    int *dataB = (int *)malloc(M*N*sizeof(int )); //host memory data
    int *dataC =(int *)malloc(M*N*sizeof(int )); //host memory data

    int **dev_A ;  //device memory
    int **dev_B ;  //device memory
    int **dev_C ;  //device memory
    int *dev_dataA ;  //device memory  data
    int *dev_dataB ;  //device memory  data
    int *dev_dataC ;  //device memory  data

    cudaMalloc((void**)(&dev_A), M*sizeof(int*)); 
    cudaMalloc((void**)(&dev_dataA), M*N*sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)(&dev_B), M*sizeof(int*)); 
    cudaMalloc((void**)(&dev_dataB), M*N*sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)(&dev_C), M*sizeof(int*)); 
    cudaMalloc((void**)(&dev_dataC), M*N*sizeof(int));

    for(int i=0;i<M*N;i++)
    {
        dataA[i] = i;
        dataB[i] = i+1;
        dataC[i] =0;
    }
    
    cudaMemcpy((void*)(dev_dataA), (void*)(dataA), M*N*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy((void*)(dev_dataB), (void*)(dataB), M*N*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);


    for(int i=0;i<M;i++)
    {
        A[i] = dev_dataA + N*i;
        B[i] = dev_dataB + N*i;
        C[i] = dev_dataC + N*i;
    }
            
    
    cudaMemcpy((void*)(dev_A), (void*)(A), M*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy((void*)(dev_B), (void*)(B), M*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy((void*)(dev_C), (void*)(C), M*sizeof(int*), cudaMemcpyHostToDevice);
        
    dim3 threadPerBlock(16,16);
    dim3 numBlocks((N+threadPerBlock.x-1)/(threadPerBlock.x), (M+threadPerBlock.y-1)/(threadPerBlock.y));  
    addMat<<<numBlocks,threadPerBlock>>>(dev_A,dev_B,dev_C);
    cudaMemcpy((void*)(dataC), (void*)(dev_dataC), M*N*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    for(int i=0;i<M*N;i++)        
        std::cout<<dataC[i]<<" ";
    cudaFree((void*)dev_dataC);  
    cudaFree((void*)dev_C);  
    free(C);  
    free(dataC);  
    cudaFree((void*)dev_dataB);  
    cudaFree((void*)dev_B);  
    free(B);  
    free(dataB); 
    cudaFree((void*)dev_dataA);  
    cudaFree((void*)dev_A);  
    free(A);  
    free(dataA); 
    getchar();
}

 博客恢復更新，慢慢的積累吧