什么是真正的C++；CUDA设备代码支持的语言结构？ 附录D的3.2版CUDA文档，是指CUDA设备代码中的C++支持。 显然，CUDA支持“计算能力为2.x的设备类”。然而，我正在使用计算能力为1.1和1.3的设备，我可以使用这个功能

例如，此代码可以工作：

// class definition voluntary simplified
class Foo {
  private:
    int x_;

  public:
    __device__ Foo() { x_ = 42; }
    __device__ void bar() { return x_; }
};


//kernel using the previous class
__global__ void testKernel(uint32_t* ddata) {
    Foo f;
    ddata[threadIdx.x] = f.bar(); 
}

我还能够使用广泛使用的库，如推力：：随机生成类。 我唯一的猜测是，由于

\uuuu device\uuuu

标记函数的自动内联，我能够做到这一点，但这并不能解释如何使用AL处理成员变量

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您是否曾经在相同的条件下使用过此类功能，或者您是否可以向我解释为什么我的CUDA代码会以这种方式运行？参考指南有什么不对吗？

< P>一些C++类功能将起作用，但是编程指南基本上说它没有得到完全支持，因此不是所有C++类功能都能工作。如果你能做你想做的事情，那你就应该去做

通常，CUDA不支持2.0之前的设备上的类

实际上，根据我的经验，只要在编译时可以解决所有的功能，就可以在所有设备上使用所有C++特性。2.0之前的设备不支持函数调用（所有函数都是内联的），并且没有程序跳转到变量地址（仅在常量地址跳转）

这意味着，可以使用以下C++构造：

• 可见性（公共/受保护/私有）
• 非虚拟继承
• 整个模板编程和元编程（直到你发现了nvcc错误；从3.2版开始，有相当多的错误）
• 构造函数（对象在____;共享_;内存中声明时除外）
• 名称空间

您不能使用以下命令：

• 新建和删除运算符（我相信设备>=2.0可以做到这一点）
• 虚拟方法（需要在变量地址处跳转）
• 函数递归（需要函数调用）
• 例外情况

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实际上，《CUDA编程指南》第D.6章中的所有示例都可以针对设备进行编译，但我需要确切地知道什么可以工作。我打算在库中使用这些功能，因此如果它们不安全，我不能依赖它们。我们可以很容易地想象，这段代码在某些情况下会造成严重破坏。我真正需要的是我应该做什么和不应该做什么之间的确切界限。你的回答带来了关于限制的有趣观点。在使用计算能力<2.X的设备时，编译时的必要性似乎是需要考虑的一点。在调查了这个问题之后，我无法（也可能不会）找到比您更好的答案。因此，我依赖您的经验：）无论如何，我现在拥有一个C2050\o/这样我就可以比较我的执行情况，以确保我的代码保持可移植性。谢谢你的回答@CygnusX1