网格跨步
[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024.英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值,也就是2,147,483,648,大约二十亿。这个数字已经非常大了,足以应付绝大多数的计算.答案是网格跨步,它能提供更优的并行计算效率

这里仍然以[2, 4]的执行配置为例,该执行配置中整个grid只能并行启动8个线程,假如我们要并行计算的数据是32,会发现后面8号至31号数据共计24个数据无法被计算。

我们可以在0号线程中,处理第0、8、16、24号数据,这样就能解决数据远大于执行配置中的线程总数的问题,用程序表示,就是在核函数里再写个for循环。以打印为例,代码如下:
from numba import cuda
@cuda.jit
def gpu_print(N

网格跨步在CUDA计算中扮演重要角色,允许在数据量大于线程数时进行扩展性良好的并行计算,避免额外的线程启动和销毁开销。通过示例展示了如何在核函数中使用网格跨步处理数据,同时方便调试,确保CUDA并行计算逻辑与CPU顺序执行逻辑的一致性。
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