numba网格跨步

最新推荐文章于 2025-05-20 18:44:14 发布

manong_dashen

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文章标签： python 深度学习开发语言

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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
d

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