Python numbapro cuda常量全局数组

我将cuda与numbapro一起使用，我希望在向量化函数中使用一个常量全局数组。示例代码如下所示：

import numpy as np
from numbapro import cuda, vectorize

stream1 = cuda.stream()
Pxy = np.ones((5,5), dtype='complex128')
Pxy = cuda.to_device(Pxy, stream=stream1)

psi = np.ones((5,5), dtype='complex128')
psi = cuda.to_device(psi, stream=stream1)

@vectorize(['complex128(complex128)'], target='gpu')
def dpsi(psi):
    return Pxy*psi

dpsi(psi)

但是，如果出现此错误：

TypingError:带参数的*的用法无效（只读） 数组（complex128，2d，C），complex128）已知签名：*（int64， int64）->int64*（int64，uint64）->int64*（uint64，int64）-> int64*（uint64，uint64）->uint64*（float32，float32）->float32 *（float64，float64）->float64*（complex64，complex64）->complex64*（complex128，complex128）->complex128*参数化文件“vector.py”，第13行

在nopython（nopython前端）失败使用*时无效 参数（只读数组（complex128，2d，C），complex128）已知 签名：*（int64，int64）->int64*（int64，uint64）->int64* （uint64，int64）->int64*（uint64，uint64）->uint64*（浮动32， float32）->float32*（float64，float64）->float64*（complex64， complex64）->complex64*（complex128，complex128）->complex128* 参数化文件“vector.py”，第13行

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我知道我可以将常量数组作为参数传递，但我想知道是否可以使用全局常量数组。

Hamid Ohadi，我也对这个问题感兴趣。你找到解决办法了吗？当我使用C语言时，我通常使用纹理内存来存储算法中的不变数据。但似乎numba不支持这种类型的内存（见3.1.4.缺少CUDA功能）Hamid Ohadi，我也对这个问题感兴趣。你找到解决办法了吗？当我使用C语言时，我通常使用纹理内存来存储算法中的不变数据。但numba似乎不支持这种类型的内存（见3.1.4.缺少CUDA功能）