並行執行緒塊的分解：
在向量加法中，為向量中的每乙個元素都啟動乙個執行緒塊
add<<>>(dev_a,dev_b,dev_c);使用執行緒實現 gpu 上的向量求和：
需要修改兩個地方，第乙個地方是
add<<>>(dev_a,dev_b,dev_c);
add<<<1,n>>>(dev_a,dev_b,dev_c);
int tid=blockidx.x;
int tid=threadidx.x;
在 gpu 上對更長的向量求和：
和之前一樣，改動兩個地方：核函式中索引的計算方法和核函式的呼叫方式
int tid = threadidx.x + blockidx.x*blockdim.x;
add<<>>(dev_a,dev_b,dev_c);
示例中假定每乙個執行緒塊有 128 個執行緒數，可以啟動 n/128 個執行緒塊進行計算，但是這是乙個整除除法，所以加 127 保證可以啟動足夠多的執行緒塊，在核函式中訪問數組合輸出陣列之前一定要檢查索引是否在 0 到 n 之間，保證索引不超過陣列的邊界
在 gpu 上對任意長度的向量求和：
如果當向量的長度大於 65535*129=8388480 時，核函式會呼叫失敗
首先對核函式進行一些修改
_global_ void add(int *a,int *b,int *c)
//設定 cache 中相應位置的值
cache[cacheindex]= tmp ;
//對執行緒塊中的執行緒進行同步
_syncthreads();
//對 cache 內資料進行規約計算
int i = threadsperblock/2;
while(i !=0)
if(cacheindex == 0)
}}int main(void){
float *a,*b,c,*partial_c;
float *dev_a,*dev_b,*partial_c;
//cpu上分配記憶體
a=(float*)malloc(n*sizeof(float));
b=(float*)malloc(n*sizeof(flota));
partial_c=(float*)malloc(blockspergrid*sizeof(float));
//gpu 上分配記憶體
cudamalloc((void**)&dev_a,n*sizeof(float));
cudamalloc((void**)&dev_b,n*sizeof(float));
cudamalloc((void**)&partial_c,blockspergrid*sizeof(float));
//填充主機記憶體
for（int i=0；i>>(dev_a,dev_b,dev_partial_c);
//將陣列 c 複製到 cpu
cudamemcpy(partial_c,dev_partial_c,blockpergrid*sizeof(float),cudamemcpydevicetohost);
//在 cpu 上完成最後的求和運算
c = 0;
for(int i = 0;i
GPU高效能程式設計CUDA實戰 第5章執行緒協作
add dev a,dev b,dev c 第乙個引數 啟動的執行緒塊數量。第二個引數 每個執行緒塊中建立的執行緒數量。1.使用執行緒實現gpu上的向量求和 add loop blocks.cu 啟動n個執行緒塊，每個執行緒塊對應乙個執行緒 add dev a,dev b,dev c 改為啟動n個執...
GPU高效能程式設計CUDA實戰 二
接下來實施 三步走戰略 配置 附加包含目錄 附加庫目錄 以及 附加依賴項 第一步 配置 附加包含目錄 注 對於cuda samples，有的電腦安裝後的路徑會隱藏，我們可以在 開始 按鈕處查詢，見下圖。第二步 配置 附加庫目錄 第三步 配置 附加依賴項 最後，驗證一下配置是否成功。在新建的工程mai...
《GPU高效能程式設計CUDA實戰》學習筆記（五）
add dev a,dev b,dev c 尖括號中 n 開啟了n個執行緒塊 1 每個執行緒塊中建立1個執行緒。共啟動的執行緒數量 n個執行緒塊 1個執行緒 執行緒塊 n個並行執行緒 本節完成上一章相同任務。但執行緒塊中的並行能完成並行執行緒塊無法完成的工作。1.使用執行緒實現gpu上的向量求和 1...