CUDA學習筆記（2） 執行緒並行和塊並行

2021-08-28 05:10:50 字數 3531 閱讀 3802

有些顯示卡支援cuda有些不支援，那麼如何確定主機的顯示卡裝置是否支援cuda呢。可以使用下面的函式獲取顯示卡的相關資訊。

下面是關於這幾個函式的簡單使用：

cudaerror_t cudastatus;


int number =0;


cudadeviceprop prop;


cudastatus =


cudagetdevicecount


(&number)


;for


(int i =


0; i < number;


++i)


}
我的顯示卡為geforce gtx 960m，所以會列印下面的資訊

used gpu geforce gtx 960m

乙個執行緒塊中，可以含有多個執行緒。本例中將兩個陣列中的對應數字相加，獲取相加後的資料，**如下：

__global__ void


addkernel


(int


*c,int


*a,int


*b)// 執行緒並行


void


mytestcalc


(void);


int pdatab[5]


=;int pdatac[5]


=;// 申請a、b、c的記憶體


int*pdevdataa = nullptr,


*pdevdatab = nullptr,


*pdevdatac = nullptr;


cudamalloc


(&pdevdataa,


sizeof


(int)*


5);cudamalloc


(&pdevdatab,


sizeof


(int)*


5);cudamalloc


(&pdevdatac,


sizeof


(int)*


5);// 記憶體拷貝


cudamemcpy


(pdevdataa, pdataa,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpyhosttodevice)


;cudamemcpy


(pdevdatab, pdatab,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpyhosttodevice)


; addkernel<<


<1,


5>>


>


(pdevdatac, pdevdataa, pdevdatab)


;cudathreadsynchronize()


;cudamemcpy


(pdatac, pdevdatac,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpydevicetohost)


;printf


("thread cala result is: %d, %d, %d, %d, %d\n"


, pdatac[0]


, pdatac[1]


, pdatac[2]


, pdatac[3]


, pdatac[4]


);cudafree


(pdevdataa)


;cudafree


(pdevdatab)


;cudafree


(pdevdatac)


;}
這裡因為傳入的執行緒數為一維的，所以threadidx.x就可以直接獲取當前執行緒的所在索引號。程式呼叫函式mytestcalc()後，程式執行結果為：

thread cala result is: 12, 24, 36, 48, 60

使用塊並行與上面的**類似，**如下:

__global__ void


addkernel


(int


*c,int


*a,int


*b)// 塊並行


void


mytestcalc


(void);


int pdatab[5]


=;int pdatac[5]


=;// 申請a、b、c的記憶體


int*pdevdataa = nullptr,


*pdevdatab = nullptr,


*pdevdatac = nullptr;


cudamalloc


(&pdevdataa,


sizeof


(int)*


5);cudamalloc


(&pdevdatab,


sizeof


(int)*


5);cudamalloc


(&pdevdatac,


sizeof


(int)*


5);// 記憶體拷貝


cudamemcpy


(pdevdataa, pdataa,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpyhosttodevice)


;cudamemcpy


(pdevdatab, pdatab,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpyhosttodevice)


;//addkernel<<<1, 5>>>(pdevdatac, pdevdataa, pdevdatab);


addkernel <<


<5,


1>>


>


(pdevdatac, pdevdataa, pdevdatab)


;cudathreadsynchronize()


;cudamemcpy


(pdatac, pdevdatac,


sizeof


(int)*


5, cudamemcpydevicetohost)


;printf


("block cala result is: %d, %d, %d, %d, %d\n"


, pdatac[0]


, pdatac[1]


, pdatac[2]


, pdatac[3]


, pdatac[4]


);cudafree


(pdevdataa)


;cudafree


(pdevdatab)


;cudafree


(pdevdatac)


;}
上面**相比執行緒並行的不同之處在於

將threadidx.x替換為blockidx.x，來表示當前塊的id。

呼叫部分修改為addkernel <<<5, 1 >>>(pdevdatac, pdevdataa, pdevdatab);，表示使用5個執行緒塊來處理，每個執行緒塊中有乙個執行緒。

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