二维vector拷贝到CUDA数组怎么操作？

2013-03-04 07:52:22 1.3k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

C++项目集成CUDA实战：从环境配置到性能优化的完整指南并行计算通过将大规模计算任务分解为多个子任务同时执行，显著提升处理速度，其核心原理在于利用多核处理器或众核架构实现数据级或任务级并行。这一技术在高性能计算、科学模拟和机器学习等领域具有重要价值，能够有效突破CPU串行计算的性能瓶颈。CUDA作为NVIDIA GPU的通用并行计算平台，提供了将C++程序的计算密集型部分卸载到GPU执行的完整框架。在实际应用中，开发者常面临环境配置、内存管理和核函数优化等挑战。本文聚焦于**CUDA集成**与**性能优化**，详细解析了从项目结构设计、主机-设备内存管理到核函数阅读详情

checkCudaErrors( cudaMemcpy2DToArray(d_imageArray, 0, 0, _data, pitch,imageWidth*sizeof(float),imageHeight, cudaMemcpyHostToDevice) );其中_data是vector<vector<float>> *_data，当imageWidth和imageHeight比较小的时候运行成功，比较大的时候会崩溃，难道是CUDA数组有大小限制？

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CUDA与TensorRT实战指南：从并行计算基础到AI推理优化并行计算是现代高性能计算的核心技术，通过将任务分解为多个子任务同时在多个处理单元上执行，大幅提升计算效率。其原理基于数据并行和任务并行两种模式，利用GPU的众核架构实现大规模并行处理。在AI推理和科学计算领域，这种技术价值尤为突出，能够将计算速度提升数十至数百倍。CUDA作为NVIDIA推出的通用并行计算平台，让开发者能够直接调用GPU算力进行编程。而TensorRT则是专门针对深度学习推理场景优化的高性能库，在CUDA基础上实现了层融合、精度校准等自动化优化。在实际应用中，从计算机视觉到自然语言处理，从模阅读详情

xinfei_young

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linxxx3 2013-03-05

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不管小数据能不能跑了，肯定要写段程序验证下结果对不对，或者输出到文件看也行，可能别的地方还有错误。这种还是上调试器跑，定位是哪个语句出错了，是不是cpu上出错的，是不是copy那个。出错的类型也很重要，是访问越界还是launch failure还是其他什么。 gpu的存储访问检查也有工具的，叫gpumemcheck还是什么的，官网有下载。

xinfei_young 2013-03-05

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引用 3 楼 linxxx3 的回复:

引用 2 楼 xinfei_young 的回复:http://blog.csdn.net/xhz1234/article/details/7462290中可以直接用vector的啊，而且我测试了当数据比较小的时候是运行成功的，数据变大就运行不成功了~ 还特意去看了看这个页面…… 2D数组的申请用的语句是这个： cpu_data2D = (int*)calloc(W……

我用裸数组测试了一下，也是当数据小的时候可以运行下去，但不知道是不是正确的，当数据变大的时候，运行也是一样的崩溃~

xinfei_young 2013-03-05

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我用裸数组测试了一下，也是当数据小的时候可以运行下去，但不知道是不是正确的，当数据变大的时候，运行也是一样的崩溃~

linxxx3 2013-03-05

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引用 2 楼 xinfei_young 的回复:

http://blog.csdn.net/xhz1234/article/details/7462290中可以直接用vector的啊，而且我测试了当数据比较小的时候是运行成功的，数据变大就运行不成功了~

还特意去看了看这个页面…… 2D数组的申请用的语句是这个： cpu_data2D = (int*)calloc(Wd * Ht, sizeof(int)); STL的vector相对裸数组是带个信息头的，2维vector就是个指针数组，不能这么拿来用的。小数据成功了？你检查下结果。

xinfei_young 2013-03-05

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http://blog.csdn.net/xhz1234/article/details/7462290中可以直接用vector的啊，而且我测试了当数据比较小的时候是运行成功的，数据变大就运行不成功了~

linxxx3 2013-03-05

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对API的理解有问题吧，这里的2D数组指的是连续存放的 width X height 的裸数组，不是STL的vector

二维vector拷贝到CUDA数组怎么操作？

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