cuda学习笔记_1005
主题：grid, block 和thread的相关观念解释
1. blockIdx和threadIdx都属于uint3类型（头文件vector_types.h中定义）
struct __device_builtin__ uint3
{
usigned int x, y, z;
};
typedef __device_builtin__struct uint3 uint3;
因而，对于blockIdx和threadIdx，其都包含x, y, z三个方向
2. gridDim 和 blockDim都属于dim3类型，类似于uint3，其包含：
gridDim.x, gridDim.y, gridDim.z 和 blockDim.x, blockDim.y 和blockDim.z
所有内置变量，只能在核函数中可见，且每一个block是独立运行的，因而输出的时候，可能不会按照前期排列的先后顺序给出结果
对于对于多维的grid和block，可有如下定义：
dim3 grid_size(Gx, Gy, Gz);
dim3 block_size(Bx, By, Bz);
当z方向维度为1时，上述表述为：
dim3 grid_size(Gx, Gy);
dim3 block_size(Bx, By);
3. 应用举例：
code1:
#include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h>
__global__ void hello_from_gpu() { const int b = blockIdx.x; const int tx = threadIdx.x; const int ty = threadIdx.y; printf("Hello World from ___block %d ___ threadX %d ___threadY %d\n", b, tx, ty); }
int main(void) { const dim3 block_size(2，3); hello_from_gpu<<<1, block_size>>>(); cudaDeviceSynchronize(); char c = getchar();
return 0; }
对应的结果：
当把上述block_size修改成(2, 3, 4)时，对应的结果为：
根据两种情况下的输出结果，若想给每一个thread编写一个label，则label的表达式如下：
threadIdx.z*blockDim.x*blockDim.y + threadIdx.y*blockDim.x + threadIdx.x （2D或者3D的block_size都适用）
4. 设置size时的限制（对于开普勒架构）
grid部分：
gridDim.x <= 2^{31}-1
gridDim.y <= 2^{16}-1=65535
gridDim.z <= 2^{16-1}=65535
block部分：
blockDim.x <=1024
blockDim.y <=1024
blockDim.z <=64
同时:
blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z <=1024
