Альтернативы malloc для распределения динамической памяти в функциях ядра CUDA

Question

Я пытаюсь скомпилировать код CUDA C для графического процессора с архитектурой sm_10, который не поддерживает вызов malloc из __global__.

Мне нужно сохранить дерево, для которого узлы создаются динамически в памяти графического процессора. К сожалению, без malloc, видимо, я не могу этого сделать.

Есть ли способ скопировать все дерево с помощью cudaMalloc? Я думаю, что такой подход просто скопирует корень моего дерева.

Answer 1

Цитирование Руководства по программированию CUDA C

динамического глобальное распределения памяти и операция поддерживается только устройствами вычислительных возможности 2.x и выше.

Для вычислительных возможностей раньше, чем 2.0, единственные возможности:

1. Использования cudaMalloc от принимающей стороны, чтобы выделить столько глобальной память, как вам нужно в __global__ функции;
2. Использовать статическое распределение, если вы знаете требуемый размер памяти во время компиляции;