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CUDA结果使用非常大的数组返回垃圾,但报告没有错误

我正在创建一个测试程序,它将创建一个大小为n的设备和主机数组,然后启动一个内核,创建n个线程,为设备阵列中的每个位置分配常量值0​​.95f.完成后,将设备阵列复制到主机阵列,并汇总所有条目并显示最终总计.

下面的程序似乎可以很好地处理大约6000万个浮点数的数组并且很快返回正确的结果,但是当达到7000万时,程序似乎挂起了一段时间并最终返回总结果的NAN结果.在6000万次运行后检查主机阵列显示它已正确填充0.95f,但在7000万次运行后检查它显示它填充了NAN.据我所知,没有一个CUDA调用返回错误.

我使用的是2GB GT640m(Compute 3.0),最大块大小为1024,最大网格尺寸为2147483647.

我相信有更好的方法来实现类似的东西,我想听听建议.但我也想了解这里出了什么问题,以便我可以从中吸取教训.

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>
#include <fstream>

void cudaErrorHandler(cudaError_t status)
{
    // Cuda call returned an error, just print error for now
    if(status != cudaSuccess)
    {
        printf("Error");
    }
}

__global__ void addKernel(float* _Results, int _TotalCombinations)
{
    // Get thread Id
    unsigned int Id = (blockDim.x * blockDim.y * blockIdx.x) + (blockDim.x * threadIdx.y) + threadIdx.x;

    //If the Id is within simulation range, log it
    if(Id < _TotalCombinations)
    {
        _Results[Id] …
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c c++ cuda nvidia

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以编程方式更改评论框的大小

我可以使用Range.AddComment方法以编程方式在C#中向Excel单元格添加注释:

range.Cells[1, 1].AddComment("Hello World!");
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我的问题是我需要添加的一些评论很长.在我的测试过程中,无论评论有多长,评论框似乎都保持默认大小.这意味着用户在最初单击单元格时无法看到所有注释.

有没有一种方法可以用来更好地控制注释的显示方式,这样我可以避免这个问题?

c# excel excel-interop

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为什么我的大型5D数组仅导致堆栈溢出异常作为成员变量?

我正在编写一个程序,我需要运行许多模拟,速度是游戏的名称.我目前正在使用在堆上分配的一个长线性数组并自己计算尺寸并直接从我编制的索引中提取.一位同事编写了一个类似的程序,并且使用5D阵列提高了速度.我知道将它作为向量分配会非常容易,但据我所知,由于边界检查使用向量会产生速度成本.

我的问题是为什么会发生这种情况?

这编译并运行良好:

int Array[20][20][20][20][20];

int main()
{
  return 0;
}
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这会编译但在包装在类中时抛出堆栈溢出异常:

class Foo
{
  int Array[20][20][20][20][20];
};

int main()
{
  Foo foo;
  return 0;
}
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我尝试在Visual Studio 2005链接器选项中修改我的堆栈大小以及更改"启用更大地址"选项,但似乎没有任何区别.

c++ stack-overflow arrays

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