idx = threadId + M*blockId; 3.add2.cu,CUDA函数实现 先放代码,这里实现的功能是两个长度为n的tensor相加,每个block有1024个线程,一共有n/1024个block。 __global__voidadd2_kernel(float*c,constfloat*a,constfloat*b,intn){for(inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;\i<n;i+=gridDim.x*bl...
__global__voidkernel3D3D(float*input,intdataNum){// thread在block中位置计算:intthreadInBlock=threadIdx.x+threadIdx.y*blockDim.x+threadIdx.z*blockDim.x*blockDim.y;// block在整个grid中的位置计算:intblockInGrid=blockIdx.x+blockIdx.y*gridDim.x+blockIdx.z*gridDim.x*gridDim.y;// 一个blo...
__device__intgetGlobalIdx_3D_3D() {intblockId = blockIdx.x + blockIdx.y *gridDim.x+ gridDim.x * gridDim.y *blockIdx.z;intthreadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y *blockDim.z)+ (threadIdx.z * (blockDim.x *blockDim.y))+ (threadIdx.y * blockDim.x) +threadIdx.x...
{intthreadId_3D = threadIdx.x + threadIdx.y*blockDim.x + threadIdx.z*blockDim.x*blockDim.y;intblockId_2D = blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x;inti = threadId_3D + (blockDim.x*blockDim.y*blockDim.z)*blockId_2D; c[i]= b[i] -a[i]; }//block-thread 3D-2D__global__vo...
grid 1D,Block 2D (grid划分成1维,block划分成2维) int idx = blockIdx.x * blockDim.x * blockDim.y + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x; dim3 dimBlock(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Blo...
CUDA 中 threadIdx,blockIdx,blockDim,gridDim 的使用 threadIdx是一个uint3类型,表示一个线程的索引。 blockIdx是一个uint3类型,表示一个线程块的索引,一个线程块中通常有多个线程。 blockDim是一个dim3类型,表示线程块的大小。 gridDim是一个dim3类型,表示网格的大小,一个网格中通常有多个线程块。
C[idy][idx] = A[idy][idx] + B[idy][idx]; 对于高维数据,为了在核函数直观地相加,在Cuda里我们通常需要人为地先对齐数据。二维可能比较好对齐,但更高维可能就比较烧脑袋。 如果真的使用过一些计算机视觉库(当然不止)的底层的数据的话,你会发现其实底层的数据都是一维储存的。比如Opencv 的cv mat。
是CUDA中一个重要的概念,kernel是在device上线程中并行执行的函数, kernel 函数用__global__符号声明,在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量,在CUDA中,每一个线程都要执行 kernel 函数,并且每个线程会分配一个唯一的线程号thread ID,这个ID值可以通过 kernel 函数的内置变量threadIdx来...
threadIdx:包含三个元素x, y, z的结构体,分别表示当前线程在其所在块中x, y, z方向上的索引 warpSize:表明warp的尺寸,在计算能力1.0的设备中,这个值是24,在1.0以上的设备中,这个值是32。 Kernel分配线程 一个kernel结构如下:Kernel<<>>(param1, param2, …) ...
threadIdx是一个三维矢量,所以线程可以通过一、二、三维线程索引index来识别,组成对应维度的线程块thread block。 一维索引直接对应线程ID 二维(Dx, Dy)的块, 线程索引为(x, y)对应ID为(x + y Dx); 三维(Dx, Dy, Dz)块, 索引为(x, y, z)对应ID为(x + y Dx+ z Dx Dy). ...