if (threadIdx.x < offset) s_y[threadIdx.x] += s_y[threadIdx.x + offset]; g.sync(); } y = s_y[threadIdx.x]; cg::thread_block_tile<32> g32 = cg::tiled_partition<32>(cg::this_thread_block()); for (int offset = g32.size() >> 1; offset > 0; offset >>= 1) {...
cg::thread_block cta = cg::this_thread_block(); cg::thread_block_tile<32> tile32 = cg::tiled_partition<32>(cta); // inputArr contains random integers int elem = inputArr[cta.thread_rank()]; // after this, tile32 is split into 2 groups, // a subtile where elem&1 is true a...
其中this_thread_block()相当于一个线程块类型的常量,这样定义的tb就代表当前线程块,只不过这里把它包装成了一个类型。例如,tb.sync()完全等价于__syncthreads(),tb.group_index()完全等价于blockIdx,tb.thread_index()完全等价于threadIdx。 可以用函数tiled_partition将一个线程块划分成若干片(tile),每片构成...
Threads within a thread block can cooperate via the shared memory.Thread blocks are executed as smaller groups of threads known as "warps".Q: Can the CPU and GPU run in parallel? Kernel invocation in CUDA is asynchronous, so the driver will return control to the application as soon as ...
int tid=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x; blockIdx代表线程块在网格中的索引值,blockDim代表线程块的尺寸大小,另外还有gridDim代表网格的尺寸大小。 如果有N个并行的任务,我们希望每个线程块固定包含6个并行的线程,则可以使用以下的核函数调用: addKernel<<<(N+5)/6, 6>>>(dev_c, dev_a, dev_b);...
CUDA中block和thread的合理划分配置,CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是:
在Heresy 寫的前兩篇 sample 程式(、) 裡,都是很簡單的程式;像 VectorAdd 裡,也是刻意把 vector size 設小,避掉 thread 數目超過 block限制的問題,以避免要用到複數個 block。但是實際上,應該都是會超過 thread block 的大小限制的(畢竟 G80 的 block大小只有到 512…)～ ...
int my_sum = thread_sum(input, n); extern __shared__ int temp[]; auto g = this_thread_block(); int block_sum = reduce_sum(g, temp, my_sum); if (g.thread_rank() == 0) atomicAdd(sum, block_sum); } We can launch this function to compute the sum of a 16M-element array...
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中的线程/扭曲本地锁(Thread/Block-Level Locks in CUDA)是一种用于并行计算的技术,它允许在CUDA程序中实现线程级别或块级别的互斥访问。 线程/扭曲本地锁是一种基于硬件的同步机制,用于保护共享资源免受并发访问的影响。它可以确保在多个线程或块同时访问共享资源时,只有一个线程或块可以执行关键代码段,其他线...