C++ 在内核代码中调用特征函数时出现NVCC编译错误

我在Ubuntu 18.04.4上运行的项目中使用了Egen3.3.9。在我试图修改我的CUDA支持项目之前，一切都很顺利。我试过cuda/10.0和cuda/10.2

当我试图调用特征矩阵的行列式（）时，问题就出现了。我的编译器产生以下错误

voxelize.cu(301): error: calling a __host__ function("Eigen::MatrixBase< ::Eigen::Matrix<float, (int)3, (int)3, (int)0, (int)3, (int)3> > ::determinant const") from a __global__ function("MeshIterKernel") is not allowed

voxelize.cu(301): error: identifier "Eigen::MatrixBase< ::Eigen::Matrix<float, (int)3, (int)3, (int)0, (int)3, (int)3> > ::determinant const" is undefined in device code

voxelize.cu(301): error: calling a __host__ function("Eigen::MatrixBase< ::Eigen::Matrix<float, (int)3, (int)3, (int)0, (int)3, (int)3> > ::determinant const") from a __global__ function("MeshIterKernel") is not allowed

voxelize.cu(301): error: identifier "Eigen::MatrixBase< ::Eigen::Matrix<float, (int)3, (int)3, (int)0, (int)3, (int)3> > ::determinant const" is undefined in device code

voxelize.cu(301): error: calling a __host__ function("Eigen::MatrixBase< ::Eigen::Matrix<float, (int)3, (int)3, (int)0, (int)3, (int)3> > ::determinant const") from a __global__ function("MeshIterKernel") is not allowed

下面是产生错误的部分代码

__device__
bool Philipp(Vector3f A, Vector3f B, Vector3f C, Vector3f D, Vector3f P)
{
    Vector3f a = A - P, b = B - P, c = C - P, d = D - P;
    Matrix3f Da, Db, Dc, Dd;
    Da << b, c, d;
    Db << a, c, d;
    Dc << a, b, d;
    Dd << a, b, c;

    if((Da.determinant() * Dc.determinant() >= 0) && (Db.determinant() * Dd.determinant() >= 0) && (Da.determinant() * Db.determinant() <= 0))
        return true;
    return false;
}

---

你能提取a并在这里提供吗？另外，为了确保这一点，您确实在线搜索了错误消息以形成理解，对吗？在线查询错误消息只会给我提供有关如何使用CUDA支持编译Eigen的结果，但我的大部分Eigen函数都工作得很好。此外，向谷歌发送警告消息会让我看到一系列关于如何抑制警告的结果（-Wall）。

__device__
bool Philipp(Vector3f A, Vector3f B, Vector3f C, Vector3f D, Vector3f P)
{
    Vector3f a = A - P, b = B - P, c = C - P, d = D - P;
    Matrix3f Da, Db, Dc, Dd;
    Da << b, c, d;
    Db << a, c, d;
    Dc << a, b, d;
    Dd << a, b, c;

    if((Da.determinant() * Dc.determinant() >= 0) && (Db.determinant() * Dd.determinant() >= 0) && (Da.determinant() * Db.determinant() <= 0))
        return true;
    return false;
}

#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;

__device__
bool Foo()
{
    Vector3f a, b, c;
    Matrix3f Da;
    a << 1,2,3;
    b << 2,5,7;
    c << 6,1,8;
    Da << a, b, c;
    return Da.determinant() >= 0;
}

__global__ 
void Kernel()
{
    Foo();
}

int main(int argc, char** argv)
{
    Kernel<<<1,1>>>();
    return 0;
}

nvcc add.cu -I .