for()设备内存分配问题

加速计算 CUDA
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App=new Fields**[Nx]; //Fields 为结构体
for (i=0;i<=Nx;i++)
{
App[i]=new Fields*[Ny];
for (j=0;j<=Ny;j++)
{
if (/判断条件/) //符合条件的较少，
{
App[i][j]=new Fields;

			App[i][j]->zx=0;
			App[i][j]->zy=0;
		}
		else
		{
			App[i][j]=NULL;
		}
		
	}
}

请问像这种方式，如果要在GPU设备上分配内存的话，应该怎么处理？我以前用的是cudamalloc((void**)&d_m,sizof()NxNy),这样太耗费内存，请问怎么合理的处理这种情况呢？

2

由于符合条件的少，你可以考虑一下mapped

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请问一下“**”是指针的指针吗？还是二维数组？

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二维指针

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是指针的指针，当然在某种意义上认为是二维数组没有不妥

6

[
mapped这个是什么函数？cuda的？