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我在 Nvidia 提供的文件“FLOAT_UTIL_DEVICE.HCU”中使用 CUDA 5.5 在 Visual Studio 2012 中遇到此问题。根据类似的问题，这可能是代码结构的问题，但我看不出有任何问题：

#include <vector_functions.h>
#include <device_functions.h>

//// ADDED BY ME FOR TEST PURPOSES
//inline __device__ float uint2float( unsigned int a )
//{
//  return (float) a;
//}
//// END

inline __device__ float2 uintd_to_floatd( uint2 a )
{
    return make_float2( uint2float(a.x), uint2float(a.y) );
}

inline __device__ float3 uintd_to_floatd( uint3 a )
{
    return make_float3( uint2float(a.x), uint2float(a.y), uint2float(a.z) );
}

inline __device__ float4 uintd_to_floatd( uint4 a )
{
    return make_float4( uint2float(a.x), uint2float(a.y), uint2float(a.z), uint2float(a.w) );
}

根据 Nvidia 文档，有问题的方法应在“device_functions.h”中定义。如果我取消注释测试代码（它定义了缺少的函数），我会收到一个新错误：“重载函数“uint2float”的多个实例与参数列表匹配”；因此不知何故它已经被定义了。我错过了什么？

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我无法使用 gcc 在 CUDA 5.0 中重现此问题。如果我使用您的设备功能进行完整的复制案例：

#include <vector_functions.h>
#include <device_functions.h>

inline __device__ float2 uintd_to_floatd( uint2 a )
{
    return make_float2( uint2float(a.x), uint2float(a.y) );
}

inline __device__ float3 uintd_to_floatd( uint3 a )
{
    return make_float3( uint2float(a.x), uint2float(a.y), 
                uint2float(a.z) );

}

inline __device__ float4 uintd_to_floatd( uint4 a )
{
    return make_float4( uint2float(a.x), uint2float(a.y), 
                uint2float(a.z), uint2float(a.w) );
}


template<typename Tin, typename Tout>
__global__
void kernel(Tin *in, Tout *out) {
    out[threadIdx.x] = uintd_to_floatd(in[threadIdx.x]);
}

template __global__ void kernel<uint2,float2>(uint2 *, float2 *);
template __global__ void kernel<uint3,float3>(uint3 *, float3 *);
template __global__ void kernel<uint4,float4>(uint4 *, float4 *);

并编译它：

$ nvcc -c -arch=sm_20 -Xptxas="-v" uint2float.cu 
ptxas info    : 0 bytes gmem
ptxas info    : Compiling entry function '_Z6kernelI5uint36float3EvPT_PT0_' for 'sm_20'
ptxas info    : Function properties for _Z6kernelI5uint36float3EvPT_PT0_
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Used 7 registers, 40 bytes cmem[0]
ptxas info    : Compiling entry function '_Z6kernelI5uint46float4EvPT_PT0_' for 'sm_20'
ptxas info    : Function properties for _Z6kernelI5uint46float4EvPT_PT0_
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Used 8 registers, 40 bytes cmem[0]
ptxas info    : Compiling entry function '_Z6kernelI5uint26float2EvPT_PT0_' for 'sm_20'
ptxas info    : Function properties for _Z6kernelI5uint26float2EvPT_PT0_
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
ptxas info    : Used 6 registers, 40 bytes cmem[0]

它构建时没有任何编译错误。这要么意味着您未向我们展示的某些代码中存在另一个错误，要么这是 Visual Studio 或 MS C++ 编译器特有的问题。已知使用某些向量类型的推力代码在使用VS 工具链编译时会中断。可能是您看到了相同问题的症状。如果您迫切需要短期修复，您可以尝试定义自己的向量类型版本并重写您的 __device__ 函数以使用这些类型。

于 2013-09-14T14:23:03.800 回答