图形处理单元（GPUs）广泛应用于诸多领域中执行通用计算,例如科学计算,深度学习。为了在GPU编程中提供更大的灵活性,在GPU编程框架（如CUDA）中引入了动态内存分配。然而,CUDA提供的动态内存分配器在高并发环境下效率低下。因此,最近有研究提出了几种动态内存分配器来增强动态内存管理的性能。尽管多年来软件安全性得到了改进,与堆相关的攻击仍然是一个严重的威胁。在这些内存攻击中,缓冲区溢出最为危险。有研究表明在GPU的工作负载上也存在缓冲区溢出问题。但是,这些分配器只关注实现更高的性能,却忽略了安全性问题。因此,本文基于ScatterAlloc提出了一种快速安全的GPU堆分配器,在保证能够高效处理并发动态内存分配的基础上,重点关注于缓冲区溢出的探测能力。具体的说,缓冲区溢出的检测基于canary检查的思想。通过使用加密的canary分别插入内存块的两端,只需要对canary进行正确性验证即可得出是否发生缓冲区溢出。为了有效的对内存块的canary进行验证,本文实现了两种检测机制。第一种是当内存块在释放的时候进行canary检查。第二种是实时检测机制,执行不间断的canary检查。对于实时检测机制,本文使用地址压缩技术以减少内存消耗。本文还实现了over-provisioning,它可以通过多分配一些内存使分配器能够容忍一定程度的缓冲区溢出错误。本文的主要贡献总结如下:（1）本文提出了一种快速安全的GPU堆分配器的设计与实现,它由一些关键性技术组成并能够有效的探测缓冲区溢出错误。这些关键性技术包括:基于canary的缓冲区溢出检测;地址压缩;over-provisioning。（2）本文进行广泛的性能评估去验证关键性的设计选择。实验结果显示分配器使用两种检测机制都可以有效的检测缓冲区溢出错误。分配器使用内存释放时的canary检查机制的性能负载比基本的实现高1%-3%;使用实时检测机制大约高28%-35%。（3）本文测试了hash参数k_s和k_mp对分配器性能的影响,并对分配器内存碎片进行详细分析。