在cuda上使用python句柄分配内存和ctypes

我试图通过ctypes使用python来控制cuda.在这里,为了说明我的问题,我使用python将指针传递给c函数,这些函数分配cuda内存,将numpy数组复制到cuda mempory,并将cuda内存复制回新的numpy数组.但它似乎没有用,尽管我的基本ctypes设置工作.我认为问题在于从cudaMalloc函数返回到python的内容.

这是python代码

  pycu_alloc = dll.alloc_gpu_mem
  pycu_alloc.argtypes = [c_size_t]
  pycu_alloc.restypes = [c_void_p]   

  host2gpu = dll.host2gpu
  host2gpu.argtypes = [c_void_p, c_void_p, c_size_t]

  gpu2host = dll.gpu2host
  gpu2host.argtypes = [c_void_p, c_void_p, c_size_t]

  a = np.random.randn(1024).astype('float32')
  c = np.zeros(1024).astype('float32')

  c_a = c_void_p(a.ctypes.data)
  c_c = c_void_p(c.ctypes.data)

  da = pycu_alloc(1024)
  c_da = c_void_p(da)

  host2gpu(c_a, c_da, 1024)
  gpu2host(c_c, c_da, 1024)

  print a
  print c

和C:

extern "C" {
float *  alloc_gpu_mem( size_t N)
{
  float *d;
  int size = N *sizeof(float);
  int err;

  err = cudaMalloc(&d, size);

  printf("cuda malloc: %d\n", err);
  return d;
 }}

 extern "C" {
 void host2gpu(float * a, void * da, size_t N)
 {
  int size = N * sizeof(float);
  int err;
  err = cudaMemcpy(da, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
  printf("load mem: %d\n", err);
  }}

  extern "C"{
 void gpu2host(float *c, void *d_c, size_t N)
 {
  int  err;
  int size = N*sizeof(float);
  err = cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
  printf("cpy mem back %d\n", err);
 }}

代码应该将随机向量复制a到cuda内存,然后将该cuda内存复制回空向量c.当我打印时c,思想,它只是0s.

我与搏斗的不同的可能性float*和void*特别的方式alloc_gpu_mem工作.但我不知道该怎么办.

至于err返回值,cudaMalloc返回0但都cudaMemcpy返回11.

什么是python指针错误？救命？