c++ - CUDA双矩阵溢出

Question

我编写了一个程序，将给定矩阵的元素加倍，如果我将矩阵大小更改为 500，它将因溢出而“停止工作”，有人可以帮助我理解为什么吗？ (它适用于 100 个)

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

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
__global__ void kernel_double(int *c, int *a)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    c[i] = a[i] * 2;
}
int main()
{
    const int size = 100; 
    // failed when size = 500, Unhandled exception at 0x00123979 in
    // doublify.exe: 0xC00000FD: 
    // Stack overflow (parameters: 0x00000000, 0x00602000).
    int a[size][size], c[size][size];
    int sum_a = 0;
    int sum_c = 0;

    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            a[i][j] = rand() % 10;
            sum_a += a[i][j];
        }
    }
    printf("sum of matrix a is %d \n", sum_a);

    int *dev_a = 0;
    int *dev_c = 0;
    cudaMalloc((void**)&dev_c, size * size * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_a, size * size * sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a, size * size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    printf("grid size %d \n", int(size * size / 1024) + 1);
    kernel_double << <int(size * size / 1024) + 1, 1024  >> >(dev_c, dev_a);
    cudaDeviceSynchronize();
    cudaMemcpy(c, dev_c, size * size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            sum_c += c[i][j];
        }
    }
    printf("sum of matrix c is %d \n", sum_c);
    return 0;
} 

这是大小等于 100 时的输出:

sum of matrix a is 44949
grid size 10
sum of matrix c is 89898
Press any key to continue . . .

我的开发环境是MSVS2015 V14、CUDA8.0和GTX1050Ti

Answer 1

你得到一个大小为 500 的堆栈溢出，因为你声明了 2 个局部变量数组，每个数组有 250,000 个元素。这会占用大约 2MB 的堆栈空间。

您可以提供一个链接器选项来增加初始堆栈大小，但更好的解决方案是为您的数组动态分配空间。 (您可以创建一个包含数组的类，然后只分配该类的一个实例。)

例如，在您的 main 函数之前添加一个新结构:

struct mats {
    int a[size][size];
    int c[size][size];
};

然后，在您的main 中，删除a 和c 数组，并将其替换为

auto ary = std::make_unique<mats>();

在你引用a 或c 的任何地方，请改用ary->a 和ary->c。 (当 ary 超出范围时，unique_ptr 将自动删除分配的内存。)