Cuda笔记1 --- 内积

白菜白菜白

于 2014-06-12 20:05:23 发布

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分类专栏： parallel computing

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本文介绍了一个使用CUDA实现的内积计算优化例程，通过共享内存和线程级并行化来提高计算效率。代码展示了如何在GPU上高效地执行内积操作，适合对性能敏感的应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/*  CUDA 内积简单例程 */


const int THREAD_DIM = 256;






void __global__  dot(const float* d_a, const float* d_b, float* d_c , const int n) {


	int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
	int threads = threadIdx.x;
	 __shared__ float cache[THREAD_DIM];


	float temp = 0.0;
	while(tid < n){
		temp += d_a[tid] * d_b[tid];	
		tid += blockDim.x * GridDim.x;
	}


	// 将每一个线程计算的乘积放入相应block中的shared memory里
	cache[threads] = temp;
	__syncthreads();
	//归约求每一个block中内积和 
	int i = blockDim.x / 2;
	while( i != 0){
		if ( threads < i )
		{			
			cache[threads] += cache[threads + i]
		}
		__syncthreads();
		i>>2;
	}
	if (threads == 0) // 选择一个线程取出一个block中的和
	{
		d_c[blockIdx.x] = cache[0];
	}
}


int main(){
	int n = some const;
	dim3 blockPergrid((n +255) / 256, 1);
	dim3 threadPerblock(256,1);
// 将每个block中得和取出在CPU中求和

}