Разные размеры структуры в cpp и CUDA

Я столкнулся с некоторыми проблемами при использовании ядра, которое использует некоторые структуры, которые я определил в С++. Ошибка, которую выдает cuda-memcheck, связана с проблемой выравнивания.

Структура, которую я пытаюсь использовать, содержит некоторые указатели, которые, я думаю, создают проблемы. Я напечатал для консоли размер структуры на стороне C++ и на стороне CUDA, как в функции хоста в файле .cu, так и в ядре. Это дает разные результаты, что объясняет проблему, которую я вижу, но я не уверен, почему это происходит и как это исправить.

Структура, которую я использую, следующая

struct Node {};
struct S
{
    Node *node0;
    Node *node1;
    Node *node2;
    double p0;
    double p1;
    double p2;
    double p3;

    Eigen::Matrix<double, 3, 2> f1;
    Eigen::Matrix<double, 3, 2> f2;
}

Это имеет размер 160 байтов в C++ и 152 байта в CUDA. Для передачи данных я выделяю боковой буфер CUDA и выполняю cudaMemcpy.

std::vector<S> someVector; // Consider it exists
S *ptr;
cudaMalloc(&ptr, sizeof(S) * someVector.size());
cudaMemcpy(ptr, someVector.data(), sizeof(S)*someVector.size(), cudaMemcpyHostToDevice);

что, я думаю, неверно, так как размер в CUDA и C++ различен.

Как только я пытаюсь получить доступ к S::node0, S::node1 или S::node3 в ядре, я получаю ошибку невыровненного доступа.

Итак, у меня есть три вопроса по этому вопросу:

• Почему размеры разные?
• Как мне изменить код или выполнить копию, чтобы это работало правильно?
• Должен ли я иметь боковую структуру CUDA и выполнять специальную копию?

Редактировать: Благодаря принятому ответу я смог понять причину проблемы, с которой я столкнулся. Eigen использует векторизацию, когда это возможно, и запрашивает для этого выравнивание по 16 байтам. Векторизация включается, когда размер объекта Eigen кратен 16 байтам. В моем конкретном случае два Eigen::Matrix<double, 3,2> действительны для векторизации.

Однако в CUDA Eigen не запрашивает выравнивание по 16 байтам.

Поскольку моя структура имеет 4 двойных и 3 указателя, это составляет 56 байтов, что не кратно 16, поэтому в ЦП он должен добавить 8 байтов заполнения, чтобы матрицы Eigen были выравниванием по 16 байтам. В CUDA этого не происходит, поэтому размеры разные.

Решение, которое я реализовал, состоит в том, чтобы добавить 8 байтов заполнения вручную, чтобы структура была одинаковой в ЦП и в CUDA. Это решает проблему и не требует отключения векторизации. Еще одно решение, которое я нашел работающим, — изменить Eigen::Matrix<double,3,2> на 2 Eigen::Matrix<double,3,1>. Eigen::Matrix<double,3,1> не соответствует требованиям к векторизации и поэтому не требует добавления 8 байтов заполнения в ЦП.