Problem beim aufrufen der Vorlage CUDA-kernel

So, es scheint, Sie haben eine seltsame #include, was zu code immer zusammengestellt von den falschen compiler. Eine Unterscheidung zwischen gpu Kopf-und cpu-Header mithilfe .cu.h für cuda-Header. Stellen Sie sicher, dass nur NVCC kompiliert .cu und .cu.h - Dateien. Cuda-Dateien sollten niemals aufgenommen werden in der cpp-Dateien. Die kernel-und kernel-Aufruf sollte in einem .cu oder .cu.h - Dateien, und diese Dateien sollten nicht enthalten sein, überall in cpps.

Weil Ihre .cu wird in einem header, die kompiliert wird, die von der host-compiler, der host-compiler landet zu schlagen, die token <<< - die es nicht erkennen. Es wahrscheinlich nicht verstehen, die token << so verbraucht, dass, abgesehen von einem unerwarteten <.

Hier ist ein alternativer Weg, Dinge zu tun, die sollte funktionieren (nicht ausprobiert, aber es ist ähnlich wie code, den wir verwenden)

(beachten Sie, dass dies funktionieren könnte aber es könnte auch nicht der richtige Weg um das problem zu lösen. Mein Chef mag es nicht, wie eine Lösung und würde es bevorzugen, fügen Sie eine Implementierung, die pro-Variante)

Das zugrunde liegende problem scheint zu sein, die mangelnde Unterscheidung zwischen host-und device-code. Ich verlasse das detail in meiner Lösung - Dinge wie das kopieren von Ergebnissen zu und von dem Gerät, Summe, Umsetzung, etc.

Das problem, das ich zu lösen versuche ist, da ein Konstrukt, wie können Sie eine Vorlage es sich für den Einsatz sowohl auf dem host und dem Gerät?

Werde ich die Vorlage Matrix.h auf den Typ und die Implementierung detail.

 template <typename T, typename Implementation<T> > class Matrix {
     void sum(Matrix<T>& m1, Matrix<T>& m2, Matrix<T>& sum)
     {
         Implementation.sumImp(m1, m2, sum);
     }
 }

Dem host-Implementierung HostMatrixSum.h wird Dinge tun, die auf der cpu:

 #include "Matrix.h"

 template <typename T> struct HostMatrixSum
 {
     void sumImp(Matrix<T>& m1, Matrix<T>& m2, Matrix<T>& sum)
     {
         ...
     }
 }

Während GpuMatrixSum.cu.h laden der matrix, machen die Summe und wieder die Ergebnisse:

 #include "Matrix.h"

 template <typename T> struct GpuMatrixSum
 {   
     template<typename T> __global__ void sumKernel(const Matrix<T> m1, const Matrix<T> m2, Matrix<T> sum)
     {
         ...
     }

     void sumImp(Matrix<T>& m1, Matrix<T>& m2, Matrix<T>& sum)
     {
         ...
         sumKernel<T> <<< dimGrid, dimBlock >>> (m1,m2);
         ...
     }
 }

Dann, wenn wir kommen, um die Matrix aus dem host-code, der Vorlage auf dem host-Summe Umsetzung zu-und nie brauchen, um zu sehen, cuda Besonderheiten:

 #include "Matrix.h"
 #include "HostMatrixSum.h"

 Matrix<int, HostMatrixSum> m1 = Matrix<int>(...);
 Matrix<int, HostMatrixSum> m2 = Matrix<int>(...);
 Matrix<int, HostMatrixSum> result;
 Matrix.sum(m1,m2,result);

Und wenn wir arbeiten auf der gpu können wir die gpu-beschleunigte Implementierung der Summe:

 #include "Matrix.h"
 #include "GpuMatrixSum.cu.h"

 Matrix<int, GpuMatrixSum> m1 = Matrix<int>(...);
 Matrix<int, GpuMatrixSum> m2 = Matrix<int>(...);
 Matrix<int, GpuMatrixSum> result;
 Matrix.sum(m1,m2,result);

Hoffen, dass für Sie arbeitet!