一、概述
乙個執行緒網格是由若干執行緒塊組成的，每個執行緒塊是二維、三維的，擁有x軸、y軸、z軸。此時，每次最多能開啟y*x*z*t 個執行緒。
通常執行緒塊中線程數量最好是乙個執行緒束大小的整數倍，即32 的整數倍。由於裝置是整個執行緒束為單位進行排程，如果我們不把執行緒塊上的執行緒數目設成32的整數倍，則最後乙個執行緒束中有一部分執行緒是沒有用的，因此我們必須設定乙個限制條件進行限制，防止處理的元素超出x軸方向上所規定的範圍。
在程式中，要盡量避免使用小的執行緒塊，因為這樣做無法充分利用硬體。比如，一張解析度為1920*1080，我們可以分配 dim3 block_num(1080, 10) ; dim3 thread_num(192, 1);
在當前費公尺架構的硬體上，乙個sm可以處理8個執行緒塊，所以上述程式從應用層的角度來說一共需要1350個（總共10800個執行緒塊 / 每個sm 能排程的8個執行緒塊）sm來完成實現並行。
二、執行緒與執行緒塊
cuda 中線程與執行緒塊到底有什麼聯絡？cuda 的設計是用來將資料分解到並行的執行緒與執行緒塊中。它允許我們定義一維、二維、三維的索引（y*x*t）來方便我們在程式中引用一些並行結構。這樣就使得我們程式的結構和記憶體資料的分布建立一一對映，處理的資料能被分配到到單獨的sm 中。不論是在gpu上還是在cpu上，讓資料與處理器儲存緊密聯絡能使效能得到很大的提公升。
不過，在對陣列進行布局的時候，有一點需要我們特別注意，那就是陣列的寬度值最好是執行緒束大小的整數倍。如果不是，填補陣列，使它能充滿最後乙個執行緒束。但是這樣做會增加資料集的大小。此外，我們還需要注意對填充單元處理，它和陣列中其他單元的處理不同的。
三、x 與y 方向的執行緒索引
在乙個執行緒塊上分布乙個二維陣列也意味著需要兩個執行緒索引，這樣我們才可以用到二維的方式訪問陣列：
注意blockdim.x 與 blockdim.y 的使用，這個結構體是由cuda 執行時庫提供的，分布表示x軸和y軸這兩個維度上線程塊的數目。
例如，計算乙個32*16 維的陣列，假設排程四個執行緒塊，我們可以有下面的分布方式：
在實際中長方形的布局比正方向的布局優越，這是為什麼呢？主要有兩個原因：第一，同乙個執行緒塊中的執行緒可以通過共享記憶體進行通訊，這是執行緒協作中一種比較快的方式。第二，在同乙個執行緒束的執行緒儲存訪問合併在一起了，而在當前費公尺架構的裝置中，快取記憶體儲存器的大小是128個位元組，一次直接訪問連續的128個位元組比兩個分布訪問64個位元組要高效得多。在正方形的布局中，0-15號執行緒對映在乙個執行緒塊中，它們訪問一塊記憶體資料，但與這塊記憶體相連的資料區則是由另乙個執行緒塊訪問的，因此，這兩塊連續的記憶體資料通過兩次儲存訪問才獲得，而在長方形的布局中，這只需要一次儲存訪問的操作。
這兩種布局方式，執行緒塊和網格配置如下：
執行緒網格、執行緒塊及執行緒的維度如下：
其中：griddim.x ----執行緒網格x維度上線程塊的數量
griddim.y ----執行緒網格y維度上線程塊的數量
blockdim.x ---乙個執行緒塊x維度上的執行緒數量
blockdim.y ---乙個執行緒塊y維度上的執行緒數量
threadidx.x ---乙個執行緒塊x維度上線程索引
threadidx.x ---乙個執行緒塊y維度上線程索引
通過找出當前的行索引，然後乘以每一行的執行緒總數，最後加上在x軸方向上的偏移，我們便可以計算出相對於整個執行緒網格的絕對執行緒索引。具體點如下：
thread_idx = ((griddim.x * blockdim.x) * idy) + idx;
其中：
idx = (blockidx.x * blockdim.x) + threadidx.x;
idy = (blockidx.y * blockdim.y) + threadidx.y;
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