Я пытаюсь объявить переменную для умножения матриц следующим образом:

__shared__ float As[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];

Я пытаюсь сделать так, чтобы пользователь мог ввести размер матрицы для вычисления, однако это означало бы изменение BLOCK_SIZE. Я изменил его, но получаю ошибку компилятора: «ошибка: постоянное значение не известно». Я смотрел на это, и это похоже на этонить, Итак, я попробовал:

__shared__ int buf [];

Но тогда я получаю: «ошибка: неполный тип не допускается»

Спасибо, Дэн Обновление с кодом (в значительной степени следилэто руководство и просмотр с помощью руководства cuda): размер блока передается путем запроса у пользователя размера матрицы. Они вводят х и у. Размер блока равен только x, и сейчас он должен принимать тот же размер, что и x и y.

__global__ void matrixMul( float* C, float* A, float* B, int wA, int wB,size_t block_size)
{
    // Block index
    int bx = blockIdx.x;
    int by = blockIdx.y;

    // Thread index
    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;

    // Index of the first sub-matrix of A processed 
    // by the block
    int aBegin = wA * block_size * by;

    // Index of the last sub-matrix of A processed 
    // by the block
    int aEnd   = aBegin + wA - 1;

    // Step size used to iterate through the 
    // sub-matrices of A
    int aStep  = block_size;

    // Index of the first sub-matrix of B processed 
    // by the block
    int bBegin = block_size * bx;

    // Step size used to iterate through the 
    // sub-matrices of B
    int bStep  = block_size * wB;
    float Csub=0;
    // Loop over all the sub-matrices of A and B
    // required to compute the block sub-matrix
    for (int a = aBegin, b = bBegin; a <= aEnd; a += aStep, b += bStep) 
    {
        // Declaration of the shared memory array As 
        // used to store the sub-matrix of A

        extern __shared__ float As[];

        // Declaration of, the shared memory array Bs 
        // used to store the sub-matrix of B
        extern __shared__ float Bs[];
        extern __shared__ float smem[];

        // Load the matrices from global memory
        // to shared memory; each thread loads
        // one element of each matrix
        smem[ty*block_size+tx] = A[a + wA * ty + tx];
        //cuPrintf("\n\nWhat are the memory locations?\n");
        //cuPrintf("The shared memory(A) is: %.2f\n",smem[ty*block_size+tx]);
        smem[block_size*block_size+ty*block_size+tx]  = B[b + wB * ty + tx];
        //cuPrintf("The shared memory(B) is: %.2f\n",smem[block_size*block_size+ty*block_size+tx]);
        // Synchronize to make sure the matrices 
        // are loaded
        __syncthreads();

        // Multiply the two matrices together;
        // each thread computes one element
        // of the block sub-matrix
        for (int k = 0; k < block_size; ++k)
        {

            Csub += smem[ty*block_size+k] * smem[block_size*block_size+k*block_size+tx] ;
            //cuPrintf("Csub is currently: %.2f\n",Csub);
        }
        //cuPrintf("\n\n\n");
        // Synchronize to make sure that the preceding
        // computation is done before loading two new
        // sub-matrices of A and B in the next iteration
        //cuPrintf("the results are csub: %.2f\n",Csub);
        __syncthreads();
    }
    // Write the block sub-matrix to device memory;
    // each thread writes one element
    int c = wB * block_size * by + block_size * bx;
    C[c + wB * ty + tx] = Csub;


}