Templates 使用nvcc在CUDA中编译模板函数时出错

我有以下CUDA代码：

enum METHOD_E {
    METH_0 = 0,
    METH_1
};

template <enum METHOD_E METH>
inline __device__ int test_func<METH>()
{
    return int(METH);
}

__global__ void test_kernel()
{
    test_func<METH_0>();
}

void test()
{
    test_kernel<<<1, 1>>>();
}

编程指南的D.1.4节（4.0，我正在使用的工具包版本）建议模板应该可以工作，但我无法让它们工作

---

有人能建议对此代码进行修改，使其能够编译（而不删除模板！）吗？

这是您想要的，还是我把您的问题搞错了

enum METHOD_E {
    METH_0 = 0,
    METH_1
};

template <enum METHOD_E METH>
inline __device__ int test_func()
{
    return int(METH);
}

template <>
inline __device__ int test_func<METH_0>()
{
    return -42;
}

enum方法{
METH_0=0，
冰毒1
};
模板
内联u_设备_;内联测试_函数（）
{
返回int（METH）；
}
模板
内联u_设备_;内联测试_函数（）
{
返回-42；
}

这就是你想要的，还是我把你的问题搞错了

enum METHOD_E {
    METH_0 = 0,
    METH_1
};

template <enum METHOD_E METH>
inline __device__ int test_func()
{
    return int(METH);
}

template <>
inline __device__ int test_func<METH_0>()
{
    return -42;
}

enum方法{
METH_0=0，
冰毒1
};
模板
内联u_设备_;内联测试_函数（）
{
返回int（METH）；
}
模板
内联u_设备_;内联测试_函数（）
{
返回-42；
}

您的测试函数定义错误：

test_func（）应该只是test_func（）

这对我很有用：

enum METHOD_E {
    METH_0 = 0,
    METH_1
};

template < enum METHOD_E METH>
__device__
inline
int test_func ()
{
    return int(METH);
}

__global__ void test_kernel()
{
    test_func<METH_0>();
}

void test()
{
    test_kernel<<<1, 1>>>();
}

enum方法{
METH_0=0，
冰毒1
};
模板
__装置__
内联
int test_func（）
{
返回int（METH）；
}
__全局无效测试内核（）
{
test_func（）；
}
无效测试（）
{
test_kernel（）；
}

您的测试函数定义错误：

test_func（）应该只是test_func（）

这对我很有用：

enum METHOD_E {
    METH_0 = 0,
    METH_1
};

template < enum METHOD_E METH>
__device__
inline
int test_func ()
{
    return int(METH);
}

__global__ void test_kernel()
{
    test_func<METH_0>();
}

void test()
{
    test_kernel<<<1, 1>>>();
}

enum方法{
METH_0=0，
冰毒1
};
模板
__装置__
内联
int test_func（）
{
返回int（METH）；
}
__全局无效测试内核（）
{
test_func（）；
}
无效测试（）
{
test_kernel（）；
}

为什么声明

int test\u func（）

包含一个模板参数？我希望有许多不同的方法可以执行不同的操作，并根据模板类型选择它们。目前只有一个简单的模板函数，但一旦我能够编译它，我将用更复杂的专门化来扩充METH_0和METH_1。为什么声明

int test_func（）

包含一个模板参数？我想有许多不同的方法来做不同的事情，并根据模板类型选择它们。目前只有一个简单的模板函数，但一旦我能够编译它，我将用更复杂的专门化来扩充METH_0和METH_1。这很有效，谢谢。我接受了另一个答案，因为它更具解释性。这很有效，谢谢。我接受了另一个答案，因为它更具解释性。