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我正在尝试在共享阵列上运行一个小设备内核函数：

from numbapro import cuda, float32

@cuda.jit('void(float32[:,:],float32,float32)',device=True)
def cu_calculate_distance(template, dx, dy) : 
    side_length = template.shape[0]
    cen = side_length/2
    for i in xrange(side_length) : 
        for j in xrange(side_length) : 
            template[i,j] = math.sqrt(((i-cen)*dx)**2 + ((j-cen)*dy)**2)

@cuda.autojit
def cuda_test() :
    t = cuda.shared.array(shape=(100,100),dtype=float32)
    dx = float32(1/100.)
    cu_calculate_distance(t,dx,dx)

当我尝试运行 cuda_test() 函数时，出现错误：

CompilerError: At line 523:
During: instruction codegen
TypeError: array(float32, 2, C) does not support casting when trying to cast to array(float32, 2, A)

我不明白这个转换错误——据我所知，我实际上并没有在任何地方重铸数组——它被声明为一个 float32 共享数组，并且它被传递给一个接受 float32 数组的函数。我错过了什么？

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