矩阵相乘在CUDA上给出错误结果

我已经使用CUDA编写了一小段代码来乘以2个平方矩阵。但是，事实证明，大多数细胞都被错误地计算了。根据我使用的教程，一切应该正常。

__global__ void gpuMM(int *C, int *A, int *B, int N)
{
    int row = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    int col = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
    int sum = 0;
    for (int n = 0; n < N; ++n)
        sum += A[row*N+n]*B[n*N+col];

    C[row*N+col] = sum;
}

#define ROW_SIZE 5
#define MATRIX_LENGTH ROW_SIZE*ROW_SIZE
#define BLOCK_SIZE 16

void MultiplyMatrixCUDA(int * pResult, int* pFactorA, int*pFactorB)
{
    int size = MATRIX_LENGTH*sizeof(int);
    int *dA,*dB,*dC;
    cudaMalloc(&dA,size);
    cudaMalloc(&dB,size);
    cudaMalloc(&dC,size);
    int K = 100;
    dim3 threadBlock(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE);
    dim3 grid(K,K);

    printf("A:\n");
    DrawMatrix(pFactorA);
    printf("\n");

    printf("B:\n");
    DrawMatrix(pFactorB);
    printf("\n");

    // Copy matrices from the host to device
    cudaMemcpy(dA,pFactorA,size,cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dB,pFactorB,size,cudaMemcpyHostToDevice);

    //Execute the matrix multiplication kernel
    gpuMM<<<grid,threadBlock>>>(dC,dA,dB,ROW_SIZE);


    // Allocate memory to store the GPU answer on the host
    int *C;
    C = new int[MATRIX_LENGTH];

    // Now copy the GPU result back to CPU
    cudaMemcpy(C,dC,size,cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(dA);
    cudaFree(dB);
    cudaFree(dC);

    printf("\nC from CUDA:\n");
    DrawMatrix(C);
    printf("\nC:\n");
    DrawMatrix(MultiplyWithCPU(pResult,pFactorA, pFactorB));  // the code of multiplying function is irrevelant, I'm sure it works fine (double-checked)

}

结果表明，矩阵乘以标准CPU方法是正确的，但CUDA是错误的：

第一行始终是正确的，但是所有其他部分都是完全随机的。有时他们是消极的，有时不是。有时它们接近实际价值，有时则完全不同。

我怎么了 我看不出失败的地方。该算法看起来不错，似乎正确传递了变量，但是某些操作无效。

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所有变量（pResult和两个pFactor）都在代码的其他部分初始化（然后删除）。