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线程的组织和管理涉及到几个核心参数：gridDim、blockDim、blockIdx和threadIdx。grid 和 block 都可以配置为 1、2 或 3 维，这允许程序在不同的规模和结构上运行。在GPU上，通过把i=threadIdx.x，将计算分散到线程上，并发执行，通过空间换时间的方式提高了计算速率。实现数组A[32]与数组B[32]实现相加，在CPU上的C语言实现为for循环C[i] = A[i]+B[i]，- dim.x：表示在 x 方向上的维度或长度。

编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU上的第一个程序是输出字符串“Hello World”​。使用nvcc编译器对源代码hello.cu进行编译,CUDA nvcc编译器和gcc编译器及其他编译器有相似的语义。在这个例子中，有10个GPU线程被调用。其中修饰符__global__告诉编译器这个函数将会从CPU中调用，然后在GPU上执行。在打印hello world的示例程序中，只有第三步，即调用CUDA内核函数。2、将数据从CPU内存中拷贝到GPU内存中。