我已经被这个错误困扰了很长时间了，所以我决定在这里发布它。
当调用cudaMemcpy时，发生了段错误:
CurrentGrid->cdata[i] = new float[size];
cudaMemcpy(CurrentGrid->cdata[i], Grid_dev->cdata[i], size*sizeof(float),\
cudaMemcpyDeviceToHost);
CurrentGrid和Grid_dev分别是指向主机和设备上的grid类对象的指针，在这种情况下，i = 0。类成员cdata是一个浮点型指针数组。为了进行调试，在此cudaMemcpy调用之前，我打印了Grid_Dev->cdata[i]的每个元素的值，CurrentGrid->cdata[i]和Grid_dev->cdata[i]的地址以及size的值，看起来都很不错。但是它仍然以“段错误(核心已转储)”结尾，这是唯一的错误消息。 cuda-memcheck仅给出“进程未成功终止”。我目前无法使用cuda-gdb。关于去哪里有什么建议吗？更新:现在看来，我已经通过cudaMalloc在设备上分配另一个浮点指针A并将cudaMemcpy的Grid_dev-> cdata [i]的值传递给A，然后将cudaMemcpy A传递给主机来解决了此问题。
因此，上面编写的代码段变为:
float * A;
cudaMalloc((void**)&A, sizeof(float));
...
...
cudaMemcpy(&A, &(Grid_dev->cdata[i]), sizeof(float *), cudaMemcpyDeviceToHost);
CurrentGrid->cdata[i] = new float[size];
cudaMemcpy(CurrentGrid->cdata[i], A, size*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
我这样做是因为valgrind弹出“大小为8的无效读取”，我认为是指
Grid_dev->cdata[i]。我再次用gdb进行了检查，将Grid_dev->cdata[i]的值打印为NULL。因此，我猜想即使在这个cudaMemcpy调用中，我也无法直接取消引用设备指针。但为什么 ？根据此thread底部的注释，我们应该能够在cudaMemcpy函数中取消引用设备指针。另外，我不知道cudaMalloc和cudaMemcpy如何工作的基 native 制，但我认为通过cudaMalloc一个指针，在这里说A，实际上我们分配了该指针以指向设备上的某个地址。然后通过cudaMemcpy将
Grid_dev->cdata[i]像上面修改的代码中的A一样，我们将指针A重新分配为指向数组。那么我们是否不丢失A在分配cudaM时所指向的先前地址？这会导致内存泄漏或其他原因吗？如果是，我应该如何正确处理这种情况？谢谢!
作为引用，我将在其中发生此错误的完整功能的代码放在下面。
非常感谢!
__global__ void Print(grid *, int);
__global__ void Printcell(grid *, int);
void CopyDataToHost(param_t p, grid * CurrentGrid, grid * Grid_dev){
cudaMemcpy(CurrentGrid, Grid_dev, sizeof(grid), cudaMemcpyDeviceToHost);
#if DEBUG_DEV
cudaCheckErrors("cudaMemcpy1 error");
#endif
printf("\nBefore copy cell data\n");
Print<<<1,1>>>(Grid_dev, 0); //Print out some Grid_dev information for
cudaDeviceSynchronize(); //debug
int NumberOfBaryonFields = CurrentGrid->ReturnNumberOfBaryonFields();
int size = CurrentGrid->ReturnSize();
int vsize = CurrentGrid->ReturnVSize();
CurrentGrid->FieldType = NULL;
CurrentGrid->FieldType = new int[NumberOfBaryonFields];
printf("CurrentGrid size is %d\n", size);
for( int i = 0; i < p.NumberOfFields; i++){
CurrentGrid->cdata[i] = NULL;
CurrentGrid->vdata[i] = NULL;
CurrentGrid->cdata[i] = new float[size];
CurrentGrid->vdata[i] = new float[vsize];
Printcell<<<1,1>>>(Grid_dev, i);//Print out element value of Grid_dev->cdata[i]
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(CurrentGrid->cdata[i], Grid_dev->cdata[i], size*sizeof(float),\
cudaMemcpyDeviceToHost); //where error occurs
#if DEBUG_DEV
cudaCheckErrors("cudaMemcpy2 error");
#endif
printf("\nAfter copy cell data\n");
Print<<<1,1>>>(Grid_dev, i);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(CurrentGrid->vdata[i], Grid_dev->vdata[i], vsize*sizeof(float),\
cudaMemcpyDeviceToHost);
#if DEBUG_DEV
cudaCheckErrors("cudaMemcpy3 error");
#endif
}
cudaMemcpy(CurrentGrid->FieldType, Grid_dev->FieldType,\
NumberOfBaryonFields*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
#if DEBUG_DEV
cudaCheckErrors("cudaMemcpy4 error");
#endif
}
编辑:这是来自valgrind的信息，我试图从该信息中跟踪发生内存泄漏的位置。
==19340== Warning: set address range perms: large range [0x800000000, 0xd00000000) (noaccess)
==19340== Warning: set address range perms: large range [0x200000000, 0x400000000) (noaccess)
==19340== Invalid read of size 8
==19340== at 0x402C79: CopyDataToHost(param_t, grid*, grid*) (CheckDevice.cu:48)
==19340== by 0x403646: CheckDevice(param_t, grid*, grid*) (CheckDevice.cu:186)
==19340== by 0x40A6CD: main (Transport.cu:81)
==19340== Address 0x2003000c0 is not stack'd, malloc'd or (recently) free'd
==19340==
==19340==
==19340== Process terminating with default action of signal 11 (SIGSEGV)
==19340== Bad permissions for mapped region at address 0x2003000C0
==19340== at 0x402C79: CopyDataToHost(param_t, grid*, grid*) (CheckDevice.cu:48)
==19340== by 0x403646: CheckDevice(param_t, grid*, grid*) (CheckDevice.cu:186)
==19340== by 0x40A6CD: main (Transport.cu:81)
==19340==
==19340== HEAP SUMMARY:
==19340== in use at exit: 2,611,365 bytes in 5,017 blocks
==19340== total heap usage: 5,879 allocs, 862 frees, 4,332,278 bytes allocated
==19340==
==19340== LEAK SUMMARY:
==19340== definitely lost: 0 bytes in 0 blocks
==19340== indirectly lost: 0 bytes in 0 blocks
==19340== possibly lost: 37,416 bytes in 274 blocks
==19340== still reachable: 2,573,949 bytes in 4,743 blocks
==19340== suppressed: 0 bytes in 0 blocks
==19340== Rerun with --leak-check=full to see details of leaked memory
==19340==
==19340== For counts of detected and suppressed errors, rerun with: -v
==19340== ERROR SUMMARY: 1 errors from 1 contexts (suppressed: 2 from 2)
最佳答案
我相信我知道问题出在哪里，但是要确认这一点，查看用于在设备上设置Grid_dev类的代码将很有用。
如果要在设备上使用一个类或其他数据结构，并且该类中具有指向内存中其他对象或缓冲区的指针(对于要在设备上使用的类，该对象或缓冲区可能在设备内存中)，则使该顶级类在设备上可用的过程变得更加复杂。
假设我有一个这样的课:
class myclass{
int myval;
int *myptr;
}
我可以在主机上实例化上述类，然后
malloc数组int并将该指针分配给myptr，一切都会好起来的。为了使此类可以仅在设备上使用，过程可能是相似的。我可以:myclass myclass的实例化对象复制到第1步中的设备指针设备上的
malloc或new为myptr分配设备存储如果我从不想访问主机上为
myptr分配的存储，则上述顺序很好。但是，如果我确实希望从主机上看到该存储，则需要一个不同的顺序:myclass的设备内存的指针，让我们将其称为mydevobj myclass的实例化对象复制到步骤1中的设备指针mydevobj。myhostptr int以用于myhostptr myhostptr的指针值&(mydevobj->myptr) 之后，您可以将嵌入式指针
cudaMemcpy指向的数据myptr到cudaMalloc上分配的区域(通过myhostptr)请注意，在第5步中，因为我要获取此指针位置的地址，所以此cudaMemcpy操作仅需要主机上的
mydevobj指针，该指针在cudaMemcpy操作中有效(仅)。然后，将正确设置设备指针
myint的值以执行您要尝试执行的操作。如果然后要将数据与myint往返于主机，则可以在任何cudaMemcpy调用中使用指针myhostptr，而不是mydevobj->myptr。如果我们尝试使用mydevobj->myptr，则需要取消引用mydevobj，然后使用它来检索存储在myptr中的指针，然后将该指针用作到/从该位置的拷贝。这在主机代码中是 Not Acceptable 。如果尝试这样做，将会出现段错误。 (请注意，以此类推，我的mydevobj就像您的Grid_dev，我的myptr就像您的cdata)总体而言，这是一个概念，在您初次接触它时就需要仔细考虑，因此此类问题在SO上出现的频率很高。您可能需要研究其中一些问题，以查看代码示例(因为尚未提供设置
Grid_dev的代码):关于c++ - cudaMemcpy分割错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15431365/