相关疑难解决方法(0)

我需要以下主机代码的设备版本:

double (**func)(double x);

double func1(double x)
{
 return x+1.;
}

double func2(double x)
{
 return x+2.;
}

double func3(double x)
{
 return x+3.;
}

void test(void)
{
 double x;

 for(int i=0;i<3;++i){
  x=func[i](2.0);
  printf("%g\n",x);
 }

}

int main(void)
{
 func=(double (**)(double))malloc(10*sizeof(double (*)(double)));

 test();

 return 0;
}

其中func1,func2,func3必须是__device__函数,"test"必须是(适当修改)__global__内核.

我有一台NVIDIA GeForce GTS 450(计算能力2.1),先谢谢Michele

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一个有效的解决方

#define REAL double

typedef REAL (*func)(REAL x);

__host__ __device__ REAL func1(REAL x)
{
    return x+1.0f;
}

__host__ __device__ REAL func2(REAL x)
{
    return x+2.0f;
}

__host__ …

我试图在我的玩具示例中使用cublas函数cublasSgemmBatched.在这个例子中,我首先分配2D数组:h_AA, h_BBsize [ 6] [ 5]和h_CCsize [ 6] [ 1].之后,我将其复制到设备,执行cublasSgemmBatched并尝试将阵列复制d_CC回主机阵列h_CC.但是,我收到了一个错误(cudaErrorLaunchFailure)设备主机复制,我不确定我是否正确地将数组复制到设备中:

int main(){
    cublasHandle_t handle;
    cudaError_t cudaerr;
    cudaEvent_t start, stop;
    cublasStatus_t stat;
    const float alpha = 1.0f;
    const float beta = 0.0f;
    float **h_AA, **h_BB, **h_CC;
    h_AA = new float*[6];
    h_BB = new float*[6];
    h_CC = new float*[6];
    for (int i = 0; i < 6; i++){
        h_AA[i] = new float[5]; …

我对CUDA/Thrust很新,并且在代码片段方面存在问题.为了使它更容易,我把它修剪到最低限度.代码如下:

struct functor{
functor(float (*g)(const float&)) : _g{g} {}

__host__ __device__ float operator()(const float& x) const { 
        return _g(x);
    }
private:
    float (*_g)(const float&);
};

__host__ __device__ float g(const float& x){return 3*x;}

int main(void){
thrust::device_vector<float> X(4,1);
thrust::transform(X.begin(), X.end(), X.begin(), functor(&g));
}

我的想法是我可以将任何函数传递给仿函数,因此我可以将该函数应用于Vector中的每个元素.不幸的是,我不确定为什么我会得到描述的错误.我编译-w -O3 -shared -arch=sm_20 -std=c++11 -DTHRUST_DEBUG

我很感谢你能给我的任何帮助:)