【发布时间】:2014-11-11 18:01:07
【问题描述】:
我正在编写一些从主机向设备发送大量数据的代码,但它的行为不规律。
在下面的代码中,我试图从主机向设备发送一个数组。 数组大小在每次迭代中递增,逐渐增加发送到设备的内存量。 数组中的第一个元素填充了一个非零值,它从内核内部读取并打印到控制台。 从主机和设备读取的值应该相同,但在某些迭代中它不是。
代码如下:
int SizeArray = 0;
for(int j=1; j<100 ;j++){
//Array memory allocation, starting with 4MB in first iteration to 400MB in last one
SizeArray = j * 1000000 * sizeof(float);
Array = (float*)malloc(SizeArray);
memset(Array, 0, SizeArray);
//Give the array's first element some nonzero value
//This is the value that is expected to be printed by the kernel execution
Array[0] = j;
memArray = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, SizeArray, NULL, &ret);
//Write the array contents into the buffer inside the device
ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, memArray, CL_TRUE, 0, SizeArray, Array, 0, NULL, NULL);
ret = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memArray);
getchar();
//Execute the kernel where the content of the first element of the array will be printed
ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 3, NULL, mGlobalWorkSizePtr, mLocalWorkSizePtr, 0, NULL,NULL);
ret = clFinish(command_queue);
/****** FAIL! Kernel prints correct value of Array's first element ONLY IN
SOME ITERATIONS (when it fails zero values are printed)! Depending on SizeArray :?? ******/
free(Array);
ret = clReleaseMemObject(memArray);
}
测试此代码的设备具有以下特点:
-
- 名称:Intel(R) HD Graphics 4000
- 设备版本:OpenCL 1.1
- 驱动程序版本:8.15.10.2696
- MaxMemoryAllocationSize:425721856
- GlobalMemoryCacheSize:2097152
- 全球内存大小:1702887424
- MaxConstantBufferSize:65536
- 本地内存大小:65536
内核是否打印不正确的值,取决于发送到设备的缓冲区大小。
这是输出:
Array GPU: 1.000000
Array GPU: 2.000000
Array GPU: 3.000000
Array GPU: 4.000000
Array GPU: 5.000000
Array GPU: 6.000000
Array GPU: 7.000000
Array GPU: 8.000000
Array GPU: 9.000000
Array GPU: 10.000000
Array GPU: 11.000000
Array GPU: 12.000000
Array GPU: 13.000000
Array GPU: 14.000000
Array GPU: 15.000000
Array GPU: 16.000000
Array GPU: 17.000000
Array GPU: 18.000000
Array GPU: 19.000000
Array GPU: 20.000000
Array GPU: 21.000000
Array GPU: 22.000000
Array GPU: 23.000000
Array GPU: 24.000000
Array GPU: 25.000000
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 34.000000
Array GPU: 35.000000
Array GPU: 36.000000
Array GPU: 37.000000
Array GPU: 38.000000
Array GPU: 39.000000
Array GPU: 40.000000
Array GPU: 41.000000
Array GPU: 42.000000
Array GPU: 43.000000
Array GPU: 44.000000
Array GPU: 45.000000
Array GPU: 46.000000
Array GPU: 47.000000
Array GPU: 48.000000
Array GPU: 49.000000
Array GPU: 50.000000
Array GPU: 51.000000
Array GPU: 52.000000
Array GPU: 53.000000
Array GPU: 54.000000
Array GPU: 55.000000
Array GPU: 56.000000
Array GPU: 57.000000
Array GPU: 58.000000
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 0.000000 <-------- INCORRECT VALUE, kernel is receiving corrupted memory
Array GPU: 68.000000
Array GPU: 69.000000
...
如您所见,设备接收到的值不正确,没有明显的模式,clEnqueueWriteBuffer函数也没有返回错误代码。
总结一下:一个内存块被发送到内核,但内核根据发送的总块大小接收归零的内存。
在不同计算机上测试的相同代码表现不同(不同迭代中的值不正确)。
如何避免内存损坏?我错过了什么吗?
提前致谢。
Here的完整工作代码:
编辑:经过一些测试,需要澄清问题不在printf中。问题似乎在于在内核执行之前将数据传输到设备。
Here 是没有执行内核的代码。结果还是错的。
【问题讨论】:
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所有这些看起来都像 C 代码,您可能需要取消标记 C++,除非您想收到大量“不要使用 malloc,或者新的,使用向量”cmets/answers。
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您是否在检查各种 OpenCL API 调用的返回值?您正在获取返回值 (ret = ...),但随后忽略了返回的值。了解其中一个功能是否失败会很有用。
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每个 openCL 函数的返回值都打印在完整的工作代码中,该代码链接在帖子末尾。我删除了帖子内代码段中的这些行,只是为了简化它。但是,我检查了每个函数的返回值,在内核返回零(错误值)的情况下,它们都没有返回错误代码。感谢您的回答。
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GPU 上的 0 值通常是越界内存访问。在 CPU 上运行它,看看是否出现堆栈溢出?检查这个答案:stackoverflow.com/questions/25536033/…
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让我猜猜,“AMD printf”...以错误地打印变量值而闻名。尝试将第二个地址设置为第一个地址的值,然后从 CPU 读取它。你会发现操作没问题。看到这个问题:stackoverflow.com/questions/24450831/…
标签: c++ c arrays opencl memory-corruption