7.2 1D PARALLEL CONVOLUTION—A BASIC ALGORITHM_parallelconvolution-优快云博客

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本文介绍了如何在GPU上实现1D卷积的并行内核，包括参数定义、线程映射、输出元素计算和内存优化。重点讨论了控制流发散和内存带宽问题，以及如何通过后续章节解决这些问题。

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正如我们在第7.1节中提到的，所有输出（P）元素的计算可以在卷积中并行完成。这使得卷积成为并行计算的理想问题。根据我们在矩阵-矩阵乘法方面的经验，我们可以快速编写一个简单的并行卷积内核。为了简单起见，我们将从1D卷积开始。
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第一步是定义内核的主要输入参数。我们假设1D卷积内核收到五个参数：指向输入数组N的指针，指向输入掩码M的指针，指向输出数组P的指针，掩码Mask_Width的大小，以及输入和输出数组宽度的大小。因此，我们有以下设置：

__global__ void convolution_1D_basic_kernel(float *N, float *M,
float *P,
	int Mask_Width, int Width) {
	// kernel body
}

第二步是确定并实现线程到输出元素的映射。由于输出数组是ID，一个简单而好的方法是将线程组织成一个1D网格，并将每个线程放在网格中来计算一个输出元素。读者应该认识到，就输出元素而言，这与向量加法示例的安排相同。因此，我们可以使用以下语句从每个线程的块索引、块尺寸和线程索引中计算输出元素索引：

int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;

一旦我们确定了输出元素索引，我们就可以使用输出元素索引的偏移量访问输入N元素和掩码M元素。为了简单起见，我们假设Mask_Width是一个奇数，卷积是对称的，即M