intlane_id=threadIdx.x%32;// Warp 内线程 IDintvalue=lane_id+1;for(intoffset=16;offset>0;offset/=2){value+=__shfl_down_sync(0xFFFFFFFF,value,offset);// 规约}if(lane_id==0){printf("Warp sum: %d\n",value);// 仅线程 0 输出结果} 以下为需要显式同步的情况: 情况1: __global_...
template<constintBM,constintBN,constintBK,constintTM,constintTN>__global__voidblock_naive(float*A,float*B,float*C,intM,intN,intK){//一个block内的所有thread每次能读取的元素个数。constintSTRIDE=blockDim.x*blockDim.y;//线程在block内的偏移。constintOFFSET=threadIdx.y*blockDim.x+threadIdx....
Thread,block,gird的设定是方便程序员进行软件设计,组织线程的,是CUDA编程上的概念。 Grid,Block,thread都是线程的组织形式,最小的逻辑单位是一个thread,最小的硬件执行单位是thread warp,若干个thread组成一个block,block被加载到SM上运行,多个block组成一个Grid。 总而言之,一个kernel对应一个Grid,该Grid又包含若干...
{ ...//Kernel invocation with one block of N * N * 1 threadsintnumBlocks =1; dim3 threadsPerBlock(N, N); MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); ... } threadindex(x,y) = threadid(x+y*Dx);
thread,block,grid,warp是CUDA编程上的概念,以方便程序员软件设计,组织线程,同样的我们给出一个示意图来表示。 AI检测代码解析 thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行。 block:数个threads会被群组成一个block,同一个block中的threads可以同步,也可以通过shared memory通信。
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。
在上面 kernel transpose_naive 函式裡的前兩行,就是在計算 thread 本身的 index:xIndex、yIndex;只不過由於 thread 有透過 thread block 來處理,所以還要考慮 block 的 index 和大小。 而右邊的圖就是一個簡單的例子。其中 grid (也就是 Block 的數目)是 4*3,thread block 的大小(blockDim)是 3*3;而圖...
CUDA的thread是一种轻量级线程,比较适合处理小粒度问题,在block一级也仍然只适合处理中小粒度的问题。而使用MPI构造的系统,一般是在比较大的粒度上进行并行操作,以减少数据交换。因此即便是已经经过检验的传统并行算法,在CUDA上移植时也要注意是否有可能进行进一步的划分。
Thread Block:线程块是在同一多处理器 (SM) 上执行的一组线程。线程块中的线程可以访问共享内存并且可以显式同步。 Kernel Function:内核函数是一个隐式并行子程序,它在 CUDA 执行和内存模型下为网格中的每个线程执行。 Host:Host 指的是最初调用 CUDA 的执行环境。通常是在系统的 CPU 处理器上运行的线程。
刚开始学习CUDA的时候,对kernel加载的计算idx一直很模糊,threadIdx.x,blockx.x,blockDim,gridDim等一直分不清。经过查阅各方资料,特在此做个整理,表述一下个人理解。 1. Grid,Block,Thread三关系