Двумерный массив

#include <iostream>
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
 
#define N 1000
 
__global__ void matrixAdd1(int* d, int width)
{
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    while ((row * width + col)<N*N) {
        d[row * width + col] = row * width + col;
        row += blockDim.y * gridDim.y;
        col += blockDim.x * gridDim.x;
    }
}
 
int main() {
    FILE * tidxy;
    tidxy = fopen("tidxy.txt", "w");
     int *dev_d;
    int size = N * N * sizeof(int);
 
    // Выделение памяти для одномерных массивов на хосте (CPU)
 
 
    int* d = new int[N*N];
    d = (int*)malloc(size);
    // Заполнение матриц a и b случайными значениями
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++)
            d[i * N + j] = 5;
    }
 
    // Выделение памяти на устройстве (GPU)
    cudaMalloc((void**)&dev_d, size);
    // Копирование данных из хоста (CPU) в память устройства (GPU)
    cudaMemcpy(dev_d, d, size, cudaMemcpyHostToDevice);
   matrixAdd1 << <100, 100 >> > (dev_d, N);
    // Копирование результата из памяти устройства (GPU) на хост (CPU)
    cudaMemcpy(d, dev_d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    // Вывод результата
    fprintf(tidxy, "Matrix c : \n");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            fprintf(tidxy,"%d ", d[i * N + j]);
        }
        fprintf(tidxy,"\n");
    }
    // Освобождение памяти на устрой    стве(GPU)
    cudaFree(dev_d);
    // Освобождение памяти на хосте (CPU)
    free(d);
 
    return 0;
}