NVIDIA CUDA 编程模型之Grid和Block
在 CUDA 编程模型中，grid 和 block 是用来组织和管理线程的两个关键结构。每个 grid 由多个 block 组成，而每个 block 又由多个线程组成。grid 和 block 都可以配置为 1、2 或 3 维，这允许程序在不同的规模和结构上运行。
dim 的含义
- dim.x：表示在 x 方向上的维度或长度。
- dim.y：表示在 y 方向上的维度或长度。
- dim.z：表示在 z 方向上的维度或长度。
每个维度可以定义 grid 或 block 在该方向上的数量。总的来说，dim.x、dim.y 和 dim.z 用于在各个维度上分别指定块或线程的数量。
grid 和 block 维度的组合及线程编号计算
1. 1D Grid 和 1D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x。
2. 1D Grid 和 2D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y)。
3. 1D Grid 和 3D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
blockDim.z：定义 block 在 z 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)。
4. 2D Grid 和 1D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：threadIdx.x + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * blockDim.x。
5. 2D Grid 和 2D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * (blockDim.x * blockDim.y)。
6. 2D Grid 和 3D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
blockDim.z：定义 block 在 z 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)。
7. 3D Grid 和 1D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
gridDim.z：定义 grid 在 z 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：threadIdx.x + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * blockDim.x。
8. 3D Grid 和 2D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
gridDim.z：定义 grid 在 z 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * (blockDim.x * blockDim.y)。
9. 3D Grid 和 3D Block:
blockDim.x：定义 block 在 x 方向的线程数。
blockDim.y：定义 block 在 y 方向的线程数。
blockDim.z：定义 block 在 z 方向的线程数。
gridDim.x：定义 grid 在 x 方向的 block 数量。
gridDim.y：定义 grid 在 y 方向的 block 数量。
gridDim.z：定义 grid 在 z 方向的 block 数量。
- 线程编号计算公式：(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)。
总结：通过调节 grid 和 block 的维度，可以在 CUDA 中创建不同的线程结构，以适应不同的计算任务。每种组合都对应于一个独特的线程编号计算方式。这些组合使得 CUDA 程序能够高效地处理多维数据，例如图像处理、科学计算和模拟等复杂应用。
