强调文本我有一个错误,关于在我的cuda函数中调用JacobiSVD。Eigen JacobiSVD cuda编译错误
这是导致错误的代码的一部分。
Eigen::JacobiSVD<Eigen::Matrix3d> svd(cov_e, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);
并且这是错误消息。
CUDA_voxel_building.cu(43): error: calling a __host__ function("Eigen::JacobiSVD , (int)2> ::JacobiSVD") from a __global__ function("kernel") is not allowed
我用下面的命令来编译它。
nvcc -std=c++11 -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED -D__STRICT_ANSI__ -ptx CUDA_voxel_building.cu
我在ubuntu 16.04上使用代码8.0和eigen3。 似乎像其他功能,如特征值分解也给出了相同的错误。
任何人都知道解决方案吗?我在下面附上我的代码。
//nvcc -ptx CUDA_voxel_building.cu
#include </usr/include/eigen3/Eigen/Core>
#include </usr/include/eigen3/Eigen/SVD>
/*
#include </usr/include/eigen3/Eigen/Sparse>
#include </usr/include/eigen3/Eigen/Dense>
#include </usr/include/eigen3/Eigen/Eigenvalues>
*/
__global__ void kernel(double *p, double *breaks,double *ind, double *mu, double *cov, double *e,double *v, int *n, char *isgood, int minpts, int maxgpu){
bool debuginfo = false;
int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if(debuginfo)printf("Thread %d got pointer\n",idx);
if(idx < maxgpu){
int s_ind = breaks[idx];
int e_ind = breaks[idx+1];
int diff = e_ind-s_ind;
if(diff >minpts){
int cnt = 0;
Eigen::MatrixXd local_p(3,diff) ;
for(int k = s_ind;k<e_ind;k++){
int temp_ind=ind[k];
//Eigen::Matrix<double, 3, diff> local_p;
local_p(1,cnt) = p[temp_ind*3];
local_p(2,cnt) = p[temp_ind*3+1];
local_p(3,cnt) = p[temp_ind*3+2];
cnt++;
}
Eigen::Matrix3d centered = local_p.rowwise() - local_p.colwise().mean();
Eigen::Matrix3d cov_e = (centered.adjoint() * centered)/double(local_p.rows() - 1);
Eigen::JacobiSVD<Eigen::Matrix3d> svd(cov_e, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);
/* Eigen::Matrix3d Cp = svd.matrixU() * svd.singularValues().asDiagonal() * svd.matrixV().transpose();
mu[idx]=p[ind[s_ind]*3];
mu[idx+1]=p[ind[s_ind+1]*3];
mu[idx+2]=p[ind[s_ind+2]*3];
e[idx]=svd.singularValues()(0);
e[idx+1]=svd.singularValues()(1);
e[idx+2]=svd.singularValues()(2);
n[idx] = diff;
isgood[idx] = 1;
for(int x = 0; x < 3; x++)
{
for(int y = 0; y < 3; y++)
{
v[x+ 3*y +idx*9]=svd.matrixV()(x, y);
cov[x+ 3*y +idx*9]=cov_e(x, y);
//if(debuginfo)printf("%f ",R[x+ 3*y +i*9]);
if(debuginfo)printf("%f ",Rm(x, y));
}
}
*/
} else {
mu[idx]=0;
mu[idx+1]=0;
mu[idx+2]=0;
e[idx]=0;
e[idx+1]=0;
e[idx+2]=0;
n[idx] = 0;
isgood[idx] = 0;
for(int x = 0; x < 3; x++)
{
for(int y = 0; y < 3; y++)
{
v[x+ 3*y +idx*9]=0;
cov[x+ 3*y +idx*9]=0;
}
}
}
}
}
有没有解决办法。你不能只从内核中调用随机主机代码。除非有专门编写的设备代码库(并且我强烈怀疑在这种情况下没有)。那么你试图做的事情是不可能的。 – talonmies
谢谢,talonmies。我知道我不能从内核中调用主机代码,但据我所知,cuda 8.0支持Eigen。我已经在我的一些内核函数中使用了Eigen。我认为我的问题仅与Eigen中的JacobiSVD和其他特定功能有关。你还说这个问题是因为在内核中调用主机函数吗? –
来自Eigen的一些简单功能和容器类型已经扩展到GPU上。 AFAIK,大部分图书馆没有。至于CUDA 8“支持特征”,所有这一切意味着你可以用nvcc编译* host * eigen代码,而不用它吹掉CUDA前端,这曾经是这种情况。 – talonmies