CUDA 线程ID 计算方式
thread ID 的计算方式,简单来说很像小学学的除法公式,本文转载自同学一篇博客;并进行简单修改;
被除数 = 除数 * 商 + 余数
用公式表示:$$线程Id = blockId * blockSize + threadId$$
blockId :当前 block 在 grid 中的坐标(可能是1维到3维)
blockSize :block 的大小,描述其中含有多少个 thread
threadId :当前 thread 在 block 中的坐标(同样从1维到3维)
下面先理清几个关键点:
grid 中 含有若干个 blocks,其中 blocks 的数量由 gridDim.x/y/z 来描述。某个 block 在此 grid 中的坐标由 blockIdx.x/y/z 描述。
blocks 中含有若干个 threads,其中 threads 的数量由 blockDim.x/y/z 来描述。某个 thread 在此 block 中的坐标由 threadIdx.x/y/z 描述。
接着一个多维的坐标如何用一维数据表达呢?这里大家想一想两位数和三位数,就是很好的例子。数字 = 百位数字 * 100 + 十位数字 * 10 + 个位数字。
当我们得知每个维度上的大小时,就可以利用这样的进制将三维坐标转换为1维坐标。
一般来说坐标(x, y, z)分别所在的维度大小是(Dx, Dy, Dz),一般会把 z 看成高纬度,接着是 y ,最后是 x。
高维度坐标转一维坐标公式 $$id = Dx * Dy * z + Dx * y + x$$;坐标从0开始;维度从1开始;
搞清楚了这些,我们找几个例子开始计算:
1D grid, 1D block
- blockSize = blockDim.x
- blockId = blockIdx.x
- threadId = threadIdx.x
\]
3D grid, 1D block
- blockSize = blockDim.x(一维 block 的大小)
- blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x (三维 grid 中 block 的 id,用公式)
= gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x - threadId = threadIdx.x (一维 block 中 thread 的 id)
\]
1D grid, 2D block
- blockSize = blockDim.x * blockDim.y(二维 block 的大小)
- blockId = blockIdx.x(一维 grid 中 block id)
- threadId = Dx * y + x (二维 block 中 thread 的 id)
= blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x
\]
3D grid, 3D block
- blockSize = blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z(三维 block 的大小)
- blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 grid 中 block 的 id,用公式)
= gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x - threadId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 block 中 thread 的 id,用公式)
= blockDim.x * blockDim.y * threadIdx. z + blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x
\(Thread ID = (gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z) + blockDim.x * blockDim.y * threadIdx. z + blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x (公式2)\)
公式2为终极公式;坐标从0开始;维度从1开始;1D时,yz坐标为0,yz的维度为1,代入上式,即可得公式1;
转载:https://www.cnblogs.com/imagineincredible/p/12455776.html
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