在cuda __device__函数中分配(malloc）一个双**

关于将double（或int，或float等）2d数组从主机移动到设备，这里似乎有很多问题。这不是我的问题。

我已经将所有数据移动到GPU上，__global__内核调用了几个__device__函数。

在这些设备内核中，我尝试了以下操作：

分配：

__device__ double** matrixCreate(int rows, int cols, double initialValue)
{
double** temp; temp=(double**)malloc(rows*sizeof(double*));
for(int j=0;j<rows;j++) {temp[j]=(double*)malloc(cols*sizeof(double));}
//Set  initial  values 
for(int i=0;i<rows;i++)  
{  
    for(int j=0;j<cols;j++)
    {
        temp[i][j]=initialValue;
    }
}
return  temp;
}

解除分配：

__device__ void  matrixDestroy(double** temp,int rows)
{
for(int j=0;j<rows;j++) { free( temp[j] ); }
free(temp);
}

对于一维数组，__device__ mallocs工作得很好，在多维情况下似乎无法保持稳定。顺便说一下，变量有时是这样使用的：

double** z=matrixCreate(2,2,0);
double* x=z[0];

然而，始终要注意确保不会使用活动数据进行免费呼叫。该代码实际上是对纯cpu代码的改编，所以我知道指针或内存没有什么有趣的地方。基本上，我只是重新定义分配器，并在串行部分上抛出一个__device__。只想运行整个串行位10000次，GPU似乎是一个很好的方法。

++++++++++++++更新+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++Vyas解决了问题。根据cuda规范，堆大小最初设置为8Mb，如果mallocs超过这个值，NSIGHT将不会启动，内核将崩溃。使用主机代码下的以下内容。

float increaseHeap=10;
cudaDeviceSetLimit(cudaLimitMallocHeapSize, size[0]*increaseHeap);

为我工作！