CUDA核函数运行的参数说明

GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数 深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。目录 《GPU编程自学1 —— 引言》 《GPU编程自学2 —— CUDA环境配置》 《GPU编程自学3 —— CUDA程序初探》 阅读详情

详解CUDA核函数及运行时参数

核函数是GPU每个thread上运行的程序。必须通过__gloabl__函数类型限定符定义。形式如下:

                __global__ void kernel(param list){  }

核函数只能在主机端调用,调用时必须申明执行参数。调用形式如下:

                Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list);

<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线程数量,以及线程是如何组织的。

<<<>>>运算符对kernel函数完整的执行配置参数形式是<<<Dg, Db, Ns, S>>>

    参数Dg用于定义整个grid的维度和尺寸,即一个grid有多少个block。为dim3类型。Dim3 Dg(Dg.x, Dg.y, 1)表示grid中每行有Dg.x个block,每列有Dg.y个block,第三维恒为1(目前一个核函数只有一个grid)。整个grid中共有Dg.x*Dg.y个block,其中Dg.x和Dg.y最大值为65535。

    参数Db用于定义一个block的维度和尺寸,即一个block有多少个thread。为dim3类型。Dim3 Db(Db.x, Db.y, Db.z)表示整个block中每行有Db.x个thread,每列有Db.y个thread,高度为Db.z。Db.x和Db.y最大值为512,Db.z最大值为62。 一个block中共有Db.x*Db.y*Db.z个thread。计算能力为1.0,1.1的硬件该乘积的最大值为768,计算能力为1.2,1.3的硬件支持的最大值为1024。

    参数Ns是一个可选参数,用于设置每个block除了静态分配的shared Memory以外,最多能动态分配的shared memory大小,单位为byte。不需要动态分配时该值为0或省略不写。

    参数S是一个cudaStream_t类型的可选参数,初始值为零,表示该核函数处在哪个流之中。

感谢:https://blog.youkuaiyun.com/fengtian12345/article/details/80626940

 

CUDA核函数参数解析 1、CUDA线程模型 Grid/Block/Thread之间的关系,如下图所示。 Kernel:在GPU上执行的核心程序,这个kernel函数是运行在某个Grid上的。 2、核函数原型 核函数只能在主机端调用,调用时必须申明执行参数。调用形式如下: Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param lis... 阅读详情

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