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)將所有執行緒放到乙個執行緒塊中
add<<<1,n>>>(dev_a, dev_b, dev_c);int tid = threadidx.x;#include "../common/book.h"
#define n 10
__global__ void add( int *a, int *b, int *c )
int main( void )
}int main( void )
struct datablock ;
void generate_frame( datablock *d, int ticks )
// clean up memory allocated on the gpu
void cleanup( datablock *d )
int main( void )
__share__ 新增到變數的宣告中，該變數會駐留在共享記憶體中，駐留在物理gpu上。需要同步
dot product， 也稱內積。將兩個輸入向量中對應元素相乘，再將這些值加起來得到乙個標量輸出值。如，
(x1, x2).(y1, y2) = x1y1 + x2y2
#include "../common/book.h"
#define imin(a,b) (a__shared__ float cache[threadsperblock];
int tid = threadidx.x + blockidx.x * blockdim.x;
int cacheindex = threadidx.x;
float temp = 0;
while (tid < n)
// set the cache values
cache[cacheindex] = temp;
// synchronize threads in this block
__syncthreads();
// for reductions,threadsperblock must be a power of 2// because of the following code
int i = blockdim.x/2;
while (i != 0)
if (cacheindex == 0)
c[blockidx.x] = cache[0];
}int main( void )
i /= 2;
}
會出現gpu停止響應。因為有些執行緒一直無法執行到，gpu會一直等待下去。。。
#include "cuda.h"
#include "../common/book.h"
#include "../common/cpu_bitmap.h"
#define dim 1024
#define pi 3.1415926535897932f
__global__ void kernel( unsigned char *ptr )
// globals needed by the update routine
struct datablock ;
int main( void )
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 1
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GPU 高效能程式設計 CUDA 執行緒協作
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 尖括號中的第乙個引數建立的執行緒塊的數量，第二個引數表示每個執行緒塊中建立的執行緒數量，所以上述啟動的執行緒數量為 n n 1 使用執行緒實現 gpu 上的向量求和 需要修改兩個地方...