blockDim.y:定义 block 在 y 方向的线程数。 gridDim.x:定义 grid 在 x 方向的 block 数量。 gridDim.y:定义 grid 在 y 方向的 block 数量。 - 线程编号计算公式:(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * (blockDim.x * blockDim.y)。 6....
/hello_grid_block_thread.o grid.x 2 grid.y 2 grid.z 1 block.x 2 block.y 2 block.z 1 x index: 8, threadIdx:(0,0,0) blockIdx:(0,1,0) blockDim:(2,2,1) gridDim(2,2,1) x index: 9, threadIdx:(1,0,0) blockIdx:(0,1,0) blockDim:(2,2,1) gridDim(2,2,1) x ...
y) Kernel<<< numBlock,dimBlock>>>(argv) 以此为例,因为grid是一维的,所以blockIdx.x(从0开始标号)就是一个grid中含有的Block的数目-1;blockDim.x是一个block中x方向的线程数目,blockDim.y是一个block中y方向的
2.Block最多由16个warp或32个warp构成,取决于GPU架构 早期架构最多支持16warp即512条线程,而现代架构最多支持32warp即1024线程 3.每个CTA内的线程通过[共享内存]和同步机制(如__syncthreads())协同工作(挖坑:__syncthreads()待写一篇新的总结一下全部的) 4.Cluster除了global mem以外 就不能跨越Grid交流数据 5...
CUDA的软件架构由网格(Grid)、线程块(Block)和线程(Thread)组成,相当于把GPU上的计算单元分为若干(2~3)个网格,每个网格内包含若干(65535)个线程块,每个线程块包含若干(512)个线程,三者的关系如下图: Thread,block,grid是CUDA编程上的概念,为了方便程序员软件设计,组织线程。
CUDA中每一个线程都有一个唯一的标识ID—ThreadIdx,这个ID随着Grid和Block的划分方式的不同而变化,这里给出Grid和Block不同划分方式下线程索引ID的计算公式。 1、 grid划分成1维,block划分为1维 int threadId = blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x; ...
首先我们要明确:SM(streaming multiprocessor)、SP(streaming Process)是硬件(GPU hardware)概念。而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念。 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming processor,也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个SP同时做处理。其实市面上...
线程块(Block) 发射到SM上执行 利用共享存储器通信 划分为线程 线程(Thread) 映射到SP上执行 五个内建变量 运行时获得网格和块的尺寸及线程索引等信息。 gridDim:包含三个元素x, y, z的结构体,表示网格在x,y,z方向上的尺寸,对应于执行配置中的第一个参数。
我们在代码中一般会看到使用以下方式启动一个 CUDA kernel：cuda_kernel<<<grid_size, block_size, 0, stream>>>(...)cuda_kernel 是 global function 的标识，(...) 中是调用 cuda_kernel 对应的参数，这两者和 C++ 的语法是一样的，而 <<<grid_size, block_size, 0, stream>>> 是 CUDA 对 C++ ...
CUDA编程中的grid和block设计是关键，它们在底层硬件管理和编程角度有所不同。了解SM对thread的分配原理有助于深入理解CUDA编程理念，提升程序效率。warp在GPU硬件中与程序计数器、寄存器和共享内存紧密相关，而active warp的调度则关乎资源分配和任务执行。为了最大化GPU利用率，block和warp的大小设计尤为重要...