GPU高效能程式設計CUDA實戰 第5章執行緒協作

2021-09-12 13:53:27 字數 858 閱讀 4185

add<<>>(dev_a, dev_b, dev_c);
第乙個引數:啟動的執行緒塊數量。

第二個引數:每個執行緒塊中建立的執行緒數量。

1. 使用執行緒實現gpu上的向量求和

**:add_loop_blocks.cu

// 啟動n個執行緒塊,每個執行緒塊對應乙個執行緒

// add<<>>(dev_a, dev_b, dev_c);

// 改為啟動n個執行緒,所有執行緒都在乙個執行緒塊內。

add<<<1, n>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

// 執行緒塊索引,改為執行緒索引

int tid = blockidx.x;

// -->>

int tid = threadidx.x;

#### 2. 在gpu上對更長的向量求和

(1)執行緒塊數量限制:65535

(2)執行緒最量:maxthreadsperblock

3. 在gpu上對任意長度的向量求和

**:add_loop_long_blocks.cu

__share__       使用這個變數駐留在共享記憶體中。
對於gpu上啟動的每乙個執行緒塊,cuda c編譯器將建立該 變數的乙個副本,執行緒塊中的每個執行緒都共享這塊記憶體,,但執行緒卻無法看到也不能修改其他執行緒塊的變數副本。

**:dot.cu

__syncthreads(); // 確保執行緒塊中的每個執行緒都執行完__syncthreads()前面的語句後,才會執行下一條語句。
**:shared_bitmap.cu

GPU高效能程式設計CUDA實戰 二

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《GPU高效能程式設計CUDA實戰》學習筆記(五)

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