修复代码之后我发布了here（将* sizeof（float）添加到共享内存分配 - 但是没关系，因为我在这里通过MATLAB分配共享内存），我运行了代码，成功返回大小为sizeof的结果（ float）* 18 * 18 * 5000 * 100字节 .
我拿了PTX，用它来运行MATLAB代码（它找到了正确的入口点 - 我想运行的功能）
kernel=parallel.gpu.CUDAKernel('Tst.ptx','float *,const float *,int');
mask=gpuArray.randn([7,7,1],'single');
toConv=gpuArray.randn([12,12,5],'single'); %%generate random data for testing
setConstantMemory(kernel,'masks',mask); %%transfer data to constant memory.
kernel.ThreadBlockSize=[(12+2*7)-2 (12+2*7)-2 1];
kernel.GridSize=[1 5 1]; %%first element is how many convolution masks
%%second one is how many matrices we want to convolve
kernel.SharedMemorySize=(24*24*4);
foo=gpuArray.zeros([18 18 5 1],'single'); %%result size
foo=reshape(foo,[numel(foo) 1]);
toConv=reshape(toConv,[numel(toConv) 1]);
foo=feval(kernel,foo,toConv,12);
我明白了：
使用parallel.gpu.CUDAKernel / feval时出错尝试启动内核时发生意外错误 . CUDA错误是：CUDA_ERROR_LAUNCH_OUT_OF_RESOURCES tst中的错误（第12行）foo = feval（kernel，foo，toConv，12）;
出于这样一个小例子的资源？它在Visual Studio中解决了一个大十万倍的问题......
我有GTX 480（计算2.0，大约1.5 GB内存，每块1024个最大线程，48K共享内存）
1> ptxas : info : 0 bytes gmem, 25088 bytes cmem[2]
1> ptxas : info : Compiling entry function '_Z6myConvPfPKfi' for 'sm_21'
1> ptxas : info : Function properties for _Z6myConvPfPKfi
1> 0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads
1> ptxas : info : Used 10 registers, 44 bytes cmem[0]
编辑：通过 Configuration Active(Release) 和 Platform Active(x64) 编译解决问题
1 回答
通过使用
Configuration Active(Release)和Platform Active(x64)而不是默认编译来解决问题（由于向后兼容性，我'm guessing it'不是关于x64和编译发布而不是用于调试）