转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne…

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,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…

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SM会闲置.通常让block的数目是sm的2倍以上,使其在时间轴上重叠   5 如果block的数目足够多,则每…

在GPU并行编程中,一般情况下,各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态,在各个并行副本之间进行通信和协作,这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制. 共享内存"__share__" CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的.使用关键字"__share__"声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编…

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

一.与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小为32,同在一个warp的线程,以不同数…

内建变量: threadIdx(.x/.y/.z代表几维索引):线程所在block中各个维度上的线程号 blockIdx(.x/.y/.z代表几维索引):块所在grid中各个维度上的块号 blockDim(.x/.y/.z代表各维度上block的大小):block的大小即block中线程的数量,blockDim.x代表块中x轴上的线程数量,blockDim.y代表块中y轴上的线程数量,blockDim.z代表块中z轴上的线程数量 gridDim(.x/.y/.z代表个维度上grid的大小):gr…

前言 线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的,本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式: 2D grid 2D block 线程索引 矩阵在memory中是row-major线性存储的: 在kernel里,线程的唯一索引非常有用,为了确定一个线程的索引,我们以2D为例: 线程和block索引 矩阵中元素坐标 线性global memory 的偏移 首先可以将thread和block索引映射到矩阵坐标: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x…

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编…