Ядро CUDA не обновляет выходные данные

Question

Итак, основная идея задачи состоит в том, чтобы вычислить среднее количество нескольких изображений, у меня это работает обычным способом, поэтому я подумал, что я дам ему возможность использовать CUDA, но, к сожалению, то, что я получаю на выходе, - это первое изображение вместо среднего. (Внутри ядра я также попытался установить некоторые пиксели в 0, чтобы убедиться, что что-то не происходит, но не повезло ..) распределение

////My kernel: 
//nImages - number of images in the memory 
//nBytes - number of pixels*color per image (also it's a size of dataOut) 
//nImages*nBytes gives us the size of dataIn 
//nBatch - dataIn has 1 milion bytes per image, we run in 6144 threads, so we need 163 batches to calc the whole dataOut 
__global__ 
void avg_arrays(unsigned char* cuDataIn, unsigned char* cuDataOut, int nImages, int nBytes, int nBatch) 
{ 
    //get the position of the correct byte 
    int j = threadIdx.x + nBatch; 
    //if we're outside of image then give up 
    if(j >= nBytes) return; 
    //proceed averaging 
    long lSum = 0; 
    for(int i=0; i < nImages; ++i) 
     lSum += cuDataIn[i*nBytes + j]; 
    lSum = lSum/nImages; 
    cuDataOut[j] = lSum; 
} 

памяти и т.д.

unsigned char* dataIn = 0; 
unsigned char* dataOut= 0; 

// Allocate and Transfer memory to the devicea 
gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&dataIn, nPixelCountBGR * nNumberOfImages * sizeof(unsigned char)));         //dataIn 
gpuErrchk(cudaMalloc((void**)&dataOut, nPixelCountBGR * sizeof(unsigned char)));        //dataOut 
gpuErrchk(cudaMemcpy(dataIn, bmps, nPixelCountBGR * nNumberOfImages * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice));   //dataIn 
gpuErrchk(cudaMemcpy(dataOut, basePixels, nPixelCountBGR * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice)); //dataOut 

// Perform the array addition 
dim3 dimBlock(N); 
dim3 dimGrid(1); 

//do it in batches, unless it's possible to run more threads at once, anyway N is a number of max threads 
for(int i=0; i<nPixelCountBGR; i+=N){ 
    cout << "Running with: nImg: "<< nNumberOfImages << ", nPixBGR " << nPixelCountBGR << ", and i = " << i << endl; 
    avg_arrays<<<dimGrid, dimBlock>>>(dataIn, dataOut, nNumberOfImages, nPixelCountBGR, 0); 
} 
// Copy the Contents from the GPU 
gpuErrchk(cudaMemcpy(basePixels, dataOut, nPixelCountBGR * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost)); 

gpuErrchk(cudaFree(dataOut)); 
gpuErrchk(cudaFree(dataIn)); 

Проверка ошибок не приносит любые сообщения, весь код работает гладко, все, что я получаю в конце, - это точная копия первого изображения.

Только в том случае, если кто-то должен здесь какая-то консольная выход:

Running with: nImg: 29, nPixBGR 1228800, and i = 0 
... 
Running with: nImg: 29, nPixBGR 1228800, and i = 1210368 
Running with: nImg: 29, nPixBGR 1228800, and i = 1216512 
Running with: nImg: 29, nPixBGR 1228800, and i = 1222656 
Time of averaging: 0.219 

Answer 1

Если N больше, чем 512 или 1024 (в зависимости от GPU вы работаете на, что вы не упоминаете), то это недействителен:

dim3 dimBlock(N); 

, потому что вы не можете запустить ядро ​​с более чем 512 или 1024 потоков на блок:

avg_arrays<<<dimGrid, dimBlock>>>(... 
         ^
          | 
        this is limited to 512 or 1024 

Если вы изучите proper cuda error checking и примените его к запуску ядра, вы поймаете такую ​​ошибку.