为cuda中的_global uu函数分配特定设备内存

想在cuda上做这个节目

1.in main.cpp

struct Center{
double * Data;
int dimension;
};
typedef struct Center Center;

//I allow a pointer on N Center elements by the CUDAMALLOC like follow

....
#include "kernel.cu"
....
center *V_dev;
int M =100, n=4; 

cudaStatus = cudaMalloc((void**)&V_dev,M*sizeof(Center));
Init<<<1,M>>>(V_dev, M, N); //I always know the dimension of N before calling

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我想知道我该怎么做？我知道“malloc”和其他cpu内存分配不允许用于设备内存。

您需要编译器参数-arch=sm_20和支持它的GPU。

malloc是，但您必须为cc2.0或更高的目标GPU进行编译

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调整VS project设置以删除任何GPU设备设置，如compute_10、sm_10，并将其替换为compute_20、sm_20或更高版本，以匹配您的GPU。而且，要运行该代码，您的GPU必须是cc2.0或更高版本。

我的GPU设备是Geforce 210，cuda功能主要/次要版本号为1.2。这是否意味着它允许我的设备更改项目设置compute_10、sm_10以执行我的操作？当我列出我的项目的CUDA运行时API/GPU时，我有以下内容：GPU架构1:sm_10 GPU架构2:sm_20。这意味着什么？那么，不，你不能从设备代码中执行malloc。相反，计算出需要多少内存，在内核调用之前使用cudamaloc分配内存，并将指向它的指针传递给内核。您可以通过这种方式轻松创建一个double数组，然后在内核代码中为每个V[threadIdx.x]分配指向该数组中不同位置的数据。这是我尝试过的方法，但如何为每个中心留出足够的空间。数据？我可以这样做吗？代码cudaMallocvoid**&V_dev，M*sizeofCenter*n@dadson sizeofCenter等于sizeofdouble*+SizeofFint，我认为这不是你想要的。如果您知道维度，即N，即使在编译时，也可以替换double*数据；使用静态大小的数组双数据[N]；。那么你发布的代码应该可以正常工作。

#include "cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"
... //other include headers to allow my .cu file to know the Center type definition

__global__ void Init(Center *V, int N, int dimension){
V[threadIdx.x].dimension = dimension;
V[threadIdx.x].Data = (double*)malloc(dimension*sizeof(double));
for(int i=0; i<dimension; i++)
    V[threadIdx.x].Data[i] = 0; //For the value, it can be any kind of operation returning a float that i want to be able put here

} 

error: calling a _host_ function("malloc") from a _global_ function("Init") is not allowed.