文安网站建设,如何将优酷视频上传到自己网站,使用python做网站,装饰公司网站建设方案1. CUDA中的grid和block基本的理解 Kernel: Kernel不是CPU#xff0c;而是在GPU上运行的特殊函数。你可以把Kernel想象成GPU上并行执行的任务。当你从主机#xff08;CPU#xff09;调用Kernel时#xff0c;它在GPU上启动#xff0c;并在许多线程上并行运行。 Grid: 当你…1. CUDA中的grid和block基本的理解 Kernel: Kernel不是CPU而是在GPU上运行的特殊函数。你可以把Kernel想象成GPU上并行执行的任务。当你从主机CPU调用Kernel时它在GPU上启动并在许多线程上并行运行。 Grid: 当你启动Kernel时你会定义一个网格grid。网格是一维、二维或三维的代表了block的集合。 Block: 每个block内部包含了许多线程。block也可以是一维、二维或三维的。 Thread: 每个线程是Kernel的单个执行实例。在一个block中的所有线程可以共享一些资源并能够相互通信。
你正确地指出grid、block和thread这些概念在硬件级别上并没有直接对应的实体它们是抽象的概念用于组织和管理GPU上的并行执行。然而GPU硬件是专门设计来支持这种并行计算模型的所以虽然线程在物理硬件上可能不是独立存在的但是它们通过硬件架构和调度机制得到了有效的支持。
另外对于线程的管理和调度GPU硬件有特定的线程调度单元如NVIDIA的warp概念。线程被组织成更小的集合称为warps在NVIDIA硬件上并且这些warps被调度到硬件上以供执行。
所以虽然这些概念是逻辑和抽象的但它们与硬件的实际执行密切相关并由硬件特性和架构直接支持。
一般来说
• 一个kernel对应一个grid
• 一个grid可以有多个block一维~三维
• 一个block可以有多个thread一维~三维
2. 1D traverse void print_one_dim(){int inputSize 8;int blockDim 4;int gridDim inputSize / blockDim; // 2// 定义block和grid的维度dim3 block(blockDim); // 说明一个block有多少个threadsdim3 grid(gridDim); // 说明一个grid里面有多少个block /* 这里建议大家吧每一函数都试一遍*/print_idx_kernelgrid, block();// print_dim_kernelgrid, block();// print_thread_idx_per_block_kernelgrid, block();// print_thread_idx_per_grid_kernelgrid, block();cudaDeviceSynchronize();
}我觉得重点在这两行 dim3 block(blockDim);: 这一行创建了一个三维向量block用来定义每个block的大小。在这个例子中blockDim是一个整数值4所以每个block包含4个线程。dim3数据类型是CUDA中的一个特殊数据类型用于表示三维向量。在这个情况下你传递了一个整数值所以block的其余维度将被默认设置为1。这意味着你将有一个包含4个线程的一维block。 dim3 grid(gridDim);: 这一行创建了一个三维向量grid用来定义grid的大小。gridDim的计算基于输入大小inputSize和每个block的大小blockDim。在这个例子中inputSize是8blockDim是4所以gridDim会是2。这意味着整个grid将包含2个block。与block一样你传递了一个整数值给grid所以其余维度将被默认设置为1得到一个一维grid。
总体来说这两行代码定义了内核的执行配置将整个计算空间划分为2个block每个block包含4个线程。你可以想象这个配置如下
Block 0: 线程0, 线程1, 线程2, 线程3Block 1: 线程4, 线程5, 线程6, 线程7
然后当你调用内核时这些线程将被用来执行你的代码。每个线程可以通过其线程索引和block索引来访问自己在整个grid中的唯一位置。这些索引用于确定每个线程应处理的数据部分。
block idx: 1, thread idx in block: 0, thread idx: 4
block idx: 1, thread idx in block: 1, thread idx: 5
block idx: 1, thread idx in block: 2, thread idx: 6
block idx: 1, thread idx in block: 3, thread idx: 7
block idx: 0, thread idx in block: 0, thread idx: 0
block idx: 0, thread idx in block: 1, thread idx: 1
block idx: 0, thread idx in block: 2, thread idx: 2
block idx: 0, thread idx in block: 3, thread idx: 33. 2D打印
// 8个线程被分成了两个
void print_two_dim(){int inputWidth 4;int blockDim 2; int gridDim inputWidth / blockDim;dim3 block(blockDim, blockDim);dim3 grid(gridDim, gridDim);/* 这里建议大家吧每一函数都试一遍*/// print_idx_kernelgrid, block();// print_dim_kernelgrid, block();// print_thread_idx_per_block_kernelgrid, block();print_thread_idx_per_grid_kernelgrid, block();cudaDeviceSynchronize();
}dim3 block(blockDim, blockDim);: 这里创建了一个二维的block每个维度的大小都是blockDim在这个例子中是2。因此每个block都是2x2的包含4个线程。由于dim3定义了一个三维向量没有指定的第三维度会默认为1。 dim3 grid(gridDim, gridDim);: 同样grid也被定义为二维的每个维度的大小都是gridDim。由于inputWidth是4并且blockDim是2所以gridDim会是2。因此整个grid是2x2的包括4个block。第三维度同样默认为1。
因此整个执行配置定义了2x2的grid其中包括4个2x2的block总共16个线程。你可以将整个grid可视化如下 Block (0,0): 线程(0,0), 线程(0,1)线程(1,0), 线程(1,1) Block (0,1): 线程(2,0), 线程(2,1)线程(3,0), 线程(3,1) Block (1,0): 线程(4,0), 线程(4,1)线程(5,0), 线程(5,1) Block (1,1): 线程(6,0), 线程(6,1)线程(7,0), 线程(7,1)
输出中的“block idx”是整个grid中block的线性索引而“thread idx in block”是block内线程的线性索引。最后的“thread idx”是整个grid中线程的线性索引。
请注意执行的顺序仍然是不确定的。你看到的输出顺序可能在不同的运行或不同的硬件上有所不同。
block idx: 3, thread idx in block: 0, thread idx: 12
block idx: 3, thread idx in block: 1, thread idx: 13
block idx: 3, thread idx in block: 2, thread idx: 14
block idx: 3, thread idx in block: 3, thread idx: 15
block idx: 2, thread idx in block: 0, thread idx: 8
block idx: 2, thread idx in block: 1, thread idx: 9
block idx: 2, thread idx in block: 2, thread idx: 10
block idx: 2, thread idx in block: 3, thread idx: 11
block idx: 1, thread idx in block: 0, thread idx: 4
block idx: 1, thread idx in block: 1, thread idx: 5
block idx: 1, thread idx in block: 2, thread idx: 6
block idx: 1, thread idx in block: 3, thread idx: 7
block idx: 0, thread idx in block: 0, thread idx: 0
block idx: 0, thread idx in block: 1, thread idx: 1
block idx: 0, thread idx in block: 2, thread idx: 2
block idx: 0, thread idx in block: 3, thread idx: 34. 3D grid
dim3 block(3, 4, 2);
dim3 grid(2, 2, 2);Block布局 (dim3 block(3, 4, 2)): 这定义了每个block的大小为3x4x2所以每个block包含24个线程。你可以将block视为三维数组其中x方向有3个元素y方向有4个元素z方向有2个元素。 Grid布局 (dim3 grid(2, 2, 2)): 这定义了grid的大小为2x2x2所以整个grid包含8个block。你可以将grid视为三维数组其中x方向有2个元素y方向有2个元素z方向有2个元素。由于每个block包括24个线程所以整个grid将包括192个线程。
整体布局可以视为8个3x4x2的block排列为2x2x2的grid。
如果我们想用文字来表示整个结构可能会是这样的
Grid[0][0][0]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[0][0][1]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[0][1][0]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[0][1][1]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[1][0][0]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[1][0][1]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[1][1][0]: Block(3, 4, 2) – 24个线程 Grid[1][1][1]: Block(3, 4, 2) – 24个线程
这种三维结构允许在物理空间中进行非常自然的映射尤其是当你的问题本身就具有三维的特性时。例如在处理三维物理模拟或体素数据时这种映射可能非常有用。
5. 通过维度打印出来对应的thread 比较推荐的打印方式
__global__ void print_cord_kernel(){int index threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y \threadIdx.y * blockDim.x \threadIdx.x;int x blockIdx.x * blockDim.x threadIdx.x;int y blockIdx.y * blockDim.y threadIdx.y;printf(block idx: (%3d, %3d, %3d), thread idx: %3d, cord: (%3d, %3d)\n,blockIdx.z, blockIdx.y, blockIdx.x,index, x, y);
}index是线程索引的问题首先考虑z维度。对于每一层z都有blockDim.x * blockDim.y个线程。所以threadIdx.z乘以该数量给出了前面层中的线程总数从图上看也就是越过了多少个方块
然后考虑y维度。对于每一行y都有blockDim.x个线程。所以threadIdx.y乘以该数量给出了当前层中前面行的线程数也就是在当前方块的xy面我们走了几个y, 几行
最后加上thread x完成索引的坐标
void print_cord(){int inputWidth 4;int blockDim 2;int gridDim inputWidth / blockDim;dim3 block(blockDim, blockDim);dim3 grid(gridDim, gridDim);print_cord_kernelgrid, block();// print_thread_idx_per_grid_kernelgrid, block();cudaDeviceSynchronize();
}block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 2)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 2)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 3)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 3)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 2)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 2)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 1)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1)跟之前2D的一样 同样看起来有点乱是因为是异步执行的
6. 最后看一个多个grid的案例
void print_coordinates() {dim3 block(3, 4, 2);dim3 grid(2, 2, 2);print_cord_kernelgrid, block();cudaDeviceSynchronize(); // 确保内核完成后才继续执行主机代码
}block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 2, cord: ( 2, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 3, cord: ( 0, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 4, cord: ( 1, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 5, cord: ( 2, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 6, cord: ( 0, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 7, cord: ( 1, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 8, cord: ( 2, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 9, cord: ( 0, 7)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 10, cord: ( 1, 7)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 11, cord: ( 2, 7)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 12, cord: ( 0, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 13, cord: ( 1, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 14, cord: ( 2, 4)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 15, cord: ( 0, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 16, cord: ( 1, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 17, cord: ( 2, 5)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 18, cord: ( 0, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 19, cord: ( 1, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 20, cord: ( 2, 6)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 21, cord: ( 0, 7)
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block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 23, cord: ( 5, 7)
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block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 2, 0)
