《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》笔记 Chaper 5 线程网格、线程块、线程束

最新推荐文章于 2025-07-17 23:14:15 发布

分布式数据管理

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分类专栏：高性能计算

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本文详细介绍了CUDA编程中的核心概念，包括线程网格、线程块、线程束的关系，以及如何在GPU上进行数据运算。首先讲解了GPU内存的申请与释放，接着说明了数据在CPU与GPU之间的复制过程。此外，还深入解析了CUDA中关键变量的含义，如gridDim、blockDim和threadIdx等，最后探讨了线程束的重要性及其对GPU利用率的影响。

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1. 线程网格、线程块、线程束关系

在这里插入图片描述

2. 如何将数据放到GPU上运算

1.首先要通过cudaMalloc和cudaFree申请或释放内存
2.然后使用cudaMemcpy将数据从CPU端复制到GPU

在这里插入图片描述

3. CUDA 中的相关变量含义

 gridDim.x – 线程网格X维度上线程块的数目 
 gridDim.y – 线程网格Y维度上线程块的数目
 
 blockDim.x – 一个线程块X维度上的线程数量 
 blockDim.y – 一个线程块Y维度上的线程数量
 
 threadIdx.x –线程块X维度上的线程索引 
 threadIdx.y –线程块Y维度上的线程索引