CUDA编程时，线程块的处理方法

最新推荐文章于 2025-04-28 21:03:36 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/liangliangdetianxia/p/3984273.html
本文深入探讨了当前信息技术领域的核心内容，包括前端开发、后端开发、移动开发、游戏开发、大数据开发、开发工具等多个方面，详细阐述了每个领域的最新技术和实践。文章旨在为读者提供全面的技术洞察和解决方案，帮助其紧跟行业发展趋势。

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计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步三
学以致用 知行合一
12-28 1002
同一个块中的线程可以访问相同的一段共享内存（注意：不同块中的线程所见到的共享内存中的内容是不相同的），这在许多线程需要与其他线程共享它们的结果的应用程序中非常有用。因此，应该正确地控制或管理内存访问。barrier的含义是块中的所有线程都将到达该代码行，然后在此等待其他线程完成。该函数会从逻辑上保证，每个调用它的线程对相同的内存区域上的“读取旧值-累加-回写新值”操作是不可被其他线程扰乱的原子性的整体完成的。就需要共享内存，当很多线程并行工作并且访问相同的数据或者存储器位置的时候，线程间必须正确的同步。
CUDA编程之Grid、Block、Thread线程模型
深之JohnChen的专栏
04-25 1376
‌Grid和Block均支持一维、二维或三维结构。例如，处理图像时常用二维Block（如16x16线程）‌魔方图。
CUDA第一个程序（只有一个线程）
yanghangjun的专栏
05-17 1364
#include #include #include#define TOTAL_NUM 50000bool CUDA_initial(void){ int i; int device_count; if( cudaGetDeviceCount(&device_count) ) {  printf(" There is zero device beyond 1.0/n");   return fal
cuda最佳线程数目设置
yh880的专栏
02-22 1万+
     最近，尝试gpu编程加速，经过权衡最终选择cuda。查阅资料 在 文献2 出处发现涉及到cuda最优线程数目设置，最优线程数目会影响执行效率。根据他/她提供的链接，仍然不明白为什么会有这个限制。后面刚好看《深入浅出谈cuda》，作者提到这个问题。我大致总结一下：1.受显卡 多处理器 的寄存器数目限制，GeForce 8800GT的显卡 最多8192寄存器，假设每个线程需要的寄存器等
GPU（CUDA）学习日记（十一）------ 深入理解CUDA线程层次以及关于设置线程数的思考
热门推荐
MySniper11的专栏
12-07 1万+
GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块
CUDA的线程块size
DSQ_17的专栏
03-18 2102
前面扯了很多，不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西；接下来，虽然Heresy 自己也不熟，不过还是来研究一下硬体的部分吧～毕竟要最佳化的时候，好像还是要大概知道一下相关的东西的。这部分主要参考资料是： [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前，
CUDA中对线程块的设置[转载]
weixin_43282858的博客
07-16 1070
原文地址 1. 尽量满足每个sm上面的最大线程数。 2. 每个sm支持的线程块有上限，所以每个线程块的线程数不能太少，并且最好为32或16的倍数。 3.当一个sm中的Block的所有线程形成阻塞（同步或者等待）时，相应的SM会闲置导致效率下滑。通常让block的数目是sm的2倍以上，方便sm对其进行调度，使其在时间轴上重叠来提高利用率。 4. 对每个线程块进行设置时，如果使用了寄存器，需要...
【CUDA】 由GPGPU控制核心架构考虑CUDA编程中线程块的分配
weixin_68880273的博客
07-01 2144
由于典型的GPGPU只有小的流缓存，因此一个存储器和纹理读取请求通常需要经历全局存储器的访问延迟加上互连和缓冲延迟，可能高达数百个时钟周期。与CPU通过巨大的工作集缓存而降低延迟不同，GPU硬件多线程提供了数以千计的并行独立线程，这些线程可以在一个多处理器内部充分利用数据局部性共享数据，同时利用其他线程的计算掩盖存储访问延时。在一个线程等待数据和纹理加载时，硬件可以执行其他线程。尽管对于单个线程来说存储器访问延迟还是很长，但整体访存延时被掩盖，计算吞吐率得以提升。
《CUDA编程》2.CUDA中的线程组织
立志成为炼丹师？
09-24 747
在visua studio 中新建一个CUDA runtime项目，然后把kernel.cu中的代码删掉，输入以下代码该条代码可能会飘红标错，可以不用管输出结果如下。
【cuda】线程束和线程块， test ok
最新发布
小硕算法工程师
04-28 343
当一个线程束中的线程执行不同的控制流路径时（例如，部分线程执行。
错误记录——CUDA程序运行结果不一致（线程块、网格大小设置问题）
Hughie999的博客
06-01 1812
使用GPU进行加速计算时，使用的线程索引数最好与需要计算的数据维度（一维长度、二维长宽）相等，这样才能保证计算结果的正确。
我又一次跳进GPU并行的坑：Cuda编程的经验分享
09-25 2453
最近做一个点云Registration的项目，需要用到并行计算。之前做点云简化的时候尝试过Cuda编程，由于数据量较大时，从内存往显存做数据传输比较费时，后来就放弃了。现在做的这个项目没有那么大的数据量，并且算法本身非常适合做并行，所以打算重新把Cuda编程拾起来。不试不知道，一试吓一跳，调试过程中遇到各种错误，各种奇奇怪怪的问题。花了两三天的时间才勉强把程序调好。辛苦不能白费，我决定写这篇博客，把一些调试过程中需要注意的问题记录下来，方便以后做Cuda编程时，能够避开一些坑，同时也作为一个经验分享，帮助那
Cuda C 最大线程数
凝眸伏笔的博客
02-13 3995
GPU一个线程块中的最大线程数是65535. 从线程硬件原理中得知，为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of two size)，所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14，,15或16，ssize都...
提升CUDA程序运行效率的几个关键点
yu132563的专栏
01-01 4583
最近由于项目需要，需要用MPI+CUDA混合编程提高程序运行效率。相对于MPI并行程序编程，要想充分利用CUDA的资源利用率，还是要考虑很多方面的内容，根据查找的一些相关资料，将提升GPU显卡吞吐率以及利用效率的方法归纳如下，如有问题，敬请批评指正。下面是进行CUDA编程的大致流程，为了避免混乱，会将相关的详细内容放到链接所示的位置。 1、明确计算机中GPU卡片的计算资源，决定变量的性质（constant，share还是global）以及Grid，Block的维度 ...
CUDA从入门到精通（五）：线程并行
u014147657的专栏
03-17 805
多线程我们应该都不陌生，在操作系统中，进程是资源分配的基本单元，而线程是CPU时间调度的基本单元（这里假设只有1个CPU）。 将线程的概念引申到CUDA程序设计中，我们可以认为线程就是执行CUDA程序的最小单元，前面我们建立的工程代码中，有个核函数概念不知各位童鞋还记得没有，在GPU上每个线程都会运行一次该核函数。 但GPU上的线程调度方式与CPU有很大不同。CPU上会有优先级分配，从
GPU编程2---CUDA核函数和线程配置
zhanghaijun2013的博客
06-29 2513
CUDA核函数   在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。 // CUDA核函数的定义 __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b) { int i = threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } // CUDA核函数调用 addKernel<<<Dg,Db, Ns
最优的cuda线程配置
weixin_34290390的博客
08-28 339
1 每个SM上面失少要有192个激活线程，寄存器写后读的数据依赖才能被掩盖   2 将 寄存器 的bank冲突降到最低，应尽量使每个block含有的线程数是64的倍数   3 block的数量应设置得令可用的计算资源被充分的利用。由于每个block映射到一个sm上面，所以至少应该让block的数目跟sm的数目一样多。   4 当Block中的线程被同步时或者等待读取设备存储器时，相应的...
[CUDA]初学CUDA遇到的比较烧脑的问题
手上有剑，心中有爱
12-11 217
我们知道在cuda中设置global函数的调用方式的时候，可以传进多维参数。形如 dim3 dimen1(4, 4); dim3 dimen2(3, 3); addKernel &lt;&lt; &lt;dimen1, dimen2 &gt;&gt; &gt;(devA, devB, devC);  这种时候我们如何知道一个线程所处的位置以及这个线程属于第几个线程呢？ 可以看出图...
主机端多线程调用CUDA性能问题
bocai1215的博客
08-14 2071
C++主机端多线程调用cuda
CUDA编程：线程层次结构与矩阵加法
"CUDA编程要点与线程层次结构详解" CUDA编程是一种用于利用NVIDIA GPU进行并行计算的技术。CUDA的核心是CUDA C/C++，它扩展了标准C/C++，允许开发者直接控制GPU的硬件资源来加速计算密集型任务。本文将深入探讨CUDA...
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