我正在寻找一个c++固定大小矩阵库，它将以与boost::numeric::ublas相同的方式实现向量和矩阵的最常见操作，但要在 CUDA内核中使用(因此固定大小仅使用本地内存而不是全局内存访问)。
我发现了几个基于主机的矩阵库:boost::numeric::ublas， Eigen， blitz，但是它们没有固定大小的矩阵，我可以在我的内核上与CUDA一起使用。Eigen有Matrix3f和相应的东西，这是我正在寻找，但它不能生存与nvcc编译(尽管似乎有一些进展在这个方向，见这里)。
编辑:我在Linux上做所有的东西，因此希望可能有一些跨平台的…
如果您正在寻找一个已被证明运行良好的流行c++数学库，您可以尝试glm。它以GLSL为模型，这意味着它的数据以列为主顺序存储，这对所有面向着色器/gpu的设计都很友好。GLM是一个仅用于头文件的库，据称对标准非常友好，所以它可能会为您正确编译。
关于DirectX SDK分发的XNA Math ?它包含向量和矩阵的特殊类，以及对它们进行操作的大量特殊函数。
- XMVECTOR
- XMMATRIX
- XMVectorMethodName
- XMMatrixMethodName