CUDAMemcpy对我来说毫无意义…为什么要在普通c++中指定设备内存?

编辑:我可能已经找到了一个更好的方法，使用CUDAMalloc();我想这是一个糟糕的问题，但我会尝试Malloc，如果这似乎更合乎逻辑，那么我将关闭这个。

所以我能够在CUDA C/c++中写一点，但我正在看CUDAMemcpy语法，我看到它复制到指定的设备。但是为什么我在函数调用中指定主机上的两块内存，就像这个写得很糟糕的例子(我知道它没有初始化值…)，我告诉它将h_array1/h_array2复制到各自的设备数组。为什么有必要在主机内存中创建d_Array ?

代码如下:

#include <cuda.h>
#include <iostream>
using std::cout;
unsigned long int arraysize = 20;
__global__ void CUDAAddArray(float* arrayfloat, float* arrayfloat2){
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    arrayfloat[idx] += arrayfloat2[idx];
    //end cuda kernel __global__ void CUDAAddArray();
}
int main() {
    float* h_array1 = new float[arraysize];
    float* h_array2 = new float[arraysize];
    float* d_array1 = new float[arraysize];
    float* d_array2 = new float[arraysize];
    cudaMemcpy(d_array1, h_array1, sizeof(float)*arraysize, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_array2, h_array2, sizeof(float)*arraysize, cudaMemcpyHostToDevice);
    CUDAAddArray<<<(arraysize%256)+1, 100>>> (d_array1, d_array2);
    cudaMemcpy(h_array1, d_array1, sizeof(float)*arraysize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaMemcpy(h_array2, d_array2, sizeof(float)*arraysize, cudaMemcpyDeviceToHost);
    for(int i = 0; i < arraysize; i++){
        cout << h_array1[i];
        cout << "n";
    }
    cout << std::endl;
    return NULL;
}

谢谢，CUDA新手。