threadIdx.x、threadIdx.y、threadIdx.z分别表示当前线程所处的线程块的坐标位置 线程格里面总的线程个数N即可通过下面的公式算出 N = gridDim.x * gridDim.y * gridDim.z * blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z 同时,通过blockIdx.x、blockIdx.y、blockIdx.z、threadIdx.x、threadIdx.y、threadId...
我们之前使用的threadIdx和blockIdx变量都是一维的,实际上,CUDA允许这两个变量最多为三维,一维、二维和三维的大小配置可以适应向量、矩阵和张量等不同的场景。 二维block size 一个二维的执行配置如上图所示,其中,每个block有(3 * 4)个Thread,每个grid有(2 * 3)个Block。二维块大小为(Dx, Dy),某个线程号(x...
gridsize相当于是一个2*2的block,gridDim.x,gridDim.y,gridDim.z相当于这个dim3的x,y,z方向的维度,这里是2*2*1。序号从0到3,且是从上到下的顺序,就是说是下面的情况: grid中的blockidx序号标注情况为: 0 2 1 3 blocksize则是指里面的thread的情况,blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z相当于这个dim...
确定了 block_size 之后便可以进一步确定 grid_size，也就是确定总的线程数量，对于一般的 elementwise kernel 来说，总的线程数量应不大于总的 element 数量，也就是一个线程至少处理一个 element，同时 grid_size 也有上限，为 Maximum x-dimension of a grid of thread blocks ，目前在主流架构上都是 2^31 ...
之前一直不太明白的一点:在thread总数确定的情况下,grid size(block number) 和block size(thread number per block)如何组合? 比如说想在8个SM上跑10248个thread,那可以81024,也可以16512,或32256,如何选择最佳? Background 首先明确GPU软硬件的一些情况: ...
blocksize则是指里面的thread的情况,blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z相当于这个dim3的x,y,z方向的维度,这里是4*4*1.序号是0-15,也是从上到下的标注: block中的threadidx序号标注情况: 0 4 8 12 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15
gridsize相当于是一个2*2的block,gridDim.x,gridDim.y,gridDim.z相当于这个dim3的x,y,z方向的维度,这里是2*2*1。序号从0到3,且是从上到下的顺序,就是说是下面的情况: grid中的blockidx序号标注情况为: 0 2 1 3 blocksize则是指里面的thread的情况,blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z相当于这个dim...
在CUDA程序中每个线程的ThreadIdx在任何时刻都是唯一的。 2. 维度 启动kernel时,需要制定gridsize和blocksize dim3 gridsize(x,y,z) dim3 blocksize(x,y,z) blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z分别代表Block 在x,y,z三个方向的深度。Dim 数从1开始标,线程数Idx从0开始标。 3. 1D、2D、3D模式 3.1 ...
// Thread block size #define BLOCK_SIZE 16 // Forward declaration of the matrix multiplication kernel __global__ void MatMulKernel(const Matrix, const Matrix, Matrix); // Matrix multiplication - Host code // Matrix dimensions are assumed to be multiples of BLOCK_SIZE ...
cudaMemcpy(d_b, pb, size, cudaMemcpyHostToDevice); //std::cout << "blockDim.x=" << blockDim.x<<std::endl; // Launch add() kernel on GPU for (int threadNum = 1; threadNum <= 4096; threadNum *= 4) { try{ cudaEvent_t start, stop; ...