cuda中的Grid-Stride Loops (网格跨步循环) 详解

最新推荐文章于 2025-04-27 15:00:17 发布
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分类专栏： cuda 编程代码 文章标签： cuda 并行计算
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本文深入探讨CUDA网格跨步循环的原理与优势，包括可扩展性、线程重用、调试便利性及代码可读性。通过示例代码解析，理解如何利用网格跨步循环实现高效内存合并，提升CUDA内核性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在学习cuda编程的时候遇到了不少问题，其中有一个问题很费解的就是为什么cuda中循环的步长是一个网格中容纳的线程的数量。代码如下所示：

__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
   
   
  int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  int stride = blockDim.x * gridDim.x;
  for (int i = index; i < n; i += stride)
    y[i] =
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CUDA Pro Tip：Write Flexible Kernels with Grid-Stride Loops
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使用Grid-Stride循环编写灵活的内核 CUDA 编程中最常见的任务之一是使用内核并行化循环。 举个例子，让我们用我们的老朋友 SAXPY。 这是使用 for 循环的基本顺序实现。 为了有效地并行化，我们需要启动足够多的线程来充分利用 GPU。 void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) { for (int i = 0; i < n; ++i) y[i] = a * x[i] + y[i]; } 常见的 CUDA 指
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首先列出参考文献：代码部分：会了么的个人空间-会了么个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)图片及部分理解部分：Cuda C编程权威指南1.并行规约分化+循环展开-优快云博客逻辑概念上，grid>block>thread也就是，网格>线程块>线程每个核函数的启动都对应着一个grid，grid中的所有block共享全局内存，每个block又是由许多线程构成的（block内的线程共享共享内存）。CUDA中SIMD的基本单位是一个warp（线程束一般是由32个线程组成，共享寄存器）。threadId
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