在 CUDA 架构编程过程中，我遇到了一个问题：设备资源太有限。换句话说，堆栈和堆太小。
在研究它时，我发现了一个功能 cudaDeviceSetLimit(cudaLimitStackSize, limit_stack)这扩大了堆栈大小，以及堆的类似大小。虽然，它们的尺寸仍然太有限了。
我想知道如何在设备上存储更多信息？
提供堆栈和堆是为了方便。但是，如果您的 GPU 足够新，您可以在设备上使用 cudaMalloc 分配内存。在这种情况下，限制是 GPU 板载内存。
如果你想要更多，你需要一个自定义内存分配来管理大量的系统内存，并与GPU共享（参见cudaHostRegister）。然后，限制将是您的系统内存。