想把shared memory配置到64KB，不知道是不是把L1修改成Non-caching模型就可以了，即添加编译选项 -Xptxas -dlm=cg。
求大大们帮忙，谢谢啦！
如果把64KB都设置为shared memory。在kernel中，我定义一个__shared__ float aa[2048],刚好把64kb全部占完，这是否可行？是否有问题。
楼主您好，未能在凌晨2点给您回复，深表歉意。
现在说明您的几个疑问：
（1）L1 cache无法被关闭，以及添加-dlcm=cg只是在访问global memory的时候bypass L1, 直接访问L2.
（2）即使您使用了-Xptxas -dlcm=cg, L1 cache依然存在，并为您的local traffic服务。
（3）关于您的shared memory设置问题，您无法设置它为64KB的。您的可选shared memory配置为：16KB shared + 48 KB L1, 48KB shared + 16KB L1 或者 32KB shared + 32KB L1(这种需要3.x计算能力)。
以及，上文说的最大48KB的shared memory您可以通过：
cudaDeviceSetCacheConfig(cudaFuncCachePreferShared);得到。
以及，因为您实际无法使用64KB的shared memory, 所以您如何定义__shared__数组来占据整个64KB的问题的前置条件不成立，所以无需回答。
感谢您的来访。
以及，需要说明的是，在3.x上，访问global memory总是bypass L1的，无论您的配置。此时L1 data cache只为local traffic服务。
谢谢版主的细心回答
看了版主的回答才知道之前对可配置的64kb理解有错的。
您的每一丝进步都让我们感到欣慰, 感谢您选择CUDA技术。 
其实，为什么不可以有0+64KB的设置参数呢？感觉上是设计上的缺陷吧。有时这种极端配置效率最高，为什么不给用户更多自由选择的权利？
您可以将此建议发送给NVIDIA。如果被接受，则您可能在计算能力4.x中看到。
您好，官方文档指出无法配置为0+64KB形式，我亦无法回答此间原因。
如果您觉得有必要支持0+64KB的形式，可以向原厂支持建议。当然威胁老黄去烤肉可能是更快捷的方法XD
祝您编码愉快~