CUDA核函数运行的参数说明

本文详细介绍了CUDA中的核函数,包括其定义、调用方式以及执行参数。核心内容涉及__global__函数类型、grid和block的维度设置、sharedMemory分配和cudaStream_t参数。通过理解这些概念,读者能够更好地掌握GPU并行计算的基本原理。
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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

 

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