网上科普有关“CUDA笔记（一）线程与数据量的关系”话题很是火热，小编也是针对CUDA笔记（一）线程与数据量的关系寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
或出于选择，为了要创建具有超高性能的执行配置，或出于需要，一个网格中的线程数量可能会小于数据集的大小。请思考一下包含 1000 个元素的数组和包含 250 个线程的网格（此处使用极小的规模以便于说明）。此网格中的每个线程将需使用 4 次。如要实现此操作，一种常用方法便是在核函数中使用 跨网格循环 。
在跨网格循环中，每个线程将在网格内使用 threadIdx + blockIdx*blockDim 计算自身唯一的索引，并对数组内该索引的元素执行相应运算，然后将网格中的线程数添加到索引并重复此操作，直至超出数组范围。例如，对于包含 500 个元素的数组和包含 250 个线程的网格，网格中索引为 20 的线程将执行如下操作：
CUDA 提供一个可给出网格中线程块数的特殊变量： gridDim.x 。然后计算网格中的总线程数，即网格中的线程块数乘以每个线程块中的线程数： gridDim.x * blockDim.x 。带着这样的想法来看看以下核函数中网格跨度循环的详细示例：
不同线程时间对比
n 2<<24
threadsPerBlock numberOfBlocks nanoseconds
256 1 136793984
256 16 117175743
256 32 117047986
128 1 148998083
128 16 148271881
128 32 126887351
关于“CUDA笔记（一）线程与数据量的关系”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
本文来自作者[向南]投稿，不代表小熊号立场，如若转载，请注明出处：https://xx-scm.com/cshi/202605-178749.html
评论列表（4条）
我是小熊号的签约作者“向南”！
希望本篇文章《CUDA笔记（一）线程与数据量的关系》能对你有所帮助！
本站[小熊号]内容主要涵盖：国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览：网上科普有关“CUDA笔记（一）线程与数据量的关系”话题很是火热，小编也是针对CUDA笔记（一）线程与数据量的关系寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临...