GPU程式設計入門（二）

阿新 • • 發佈：2018-12-22

執行緒協作
對於kernel<<m,n>>();,引數m和n的大小都有一定的限制（來自硬體的限制）。m即block的數量不超過65535，n即一個block中thread的數量不超過512。因此對於向量求和時，若向量長度小於512可以呼叫int tid = threadIdx.x；對於長度小於65535的向量可以呼叫int tid = blockIdx.x，但長度位於512–65535，也可以呼叫int tid = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x進行計算。
上面的blockDim.x是一個常量，表示block其中一維的執行緒數量，類似的變數還有gridDim.x

，代表grid每一維的block數量。其中，gridDim.x是2D的，blockDim.x是3D的。這種三維索引好像適合計算影象畫素之間的運算)
grid 和block通過dim3類定義，dim3可以看成包含3個無符號整數（x, y, z）的結構體變數，在定義是預設值初始化為1。

瞭解硬體架構
通過上述簡單概念對GPU和CUDA有一個簡單的認識之後，需要了解GPU的硬體架構，如果需要設計一個高效能的並行程式，必然要對GPU的計算過程有一個詳細的瞭解。用圖說話

SP是GPU的基本處理單元，kernel啟動後，thread即被分配到SP上。負責執行執行緒上的程式。
SM：多處理器，包含SP以及其他一些硬體結構（如：register, local memory(thread私有的), shared memory（block，global memory(共享，都可訪問)）等

程式設計模型
SIMD(Single Instruction Multiple Data), 針對GPU—SIMT(Single Instruction Multiple Thread)
程式設計模式：使用擴充套件的C語言，多了一些關鍵詞，內建的變數，一些API函式，函式呼叫形式等
CUDA函式宣告：

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