問題描述：將兩組資料對應的元素兩兩相加，並將結果儲存在第三個陣列中。即向量求和運算
目錄
1.基於cpu的向量求和
**分析：
問題：索引取值範為0 到 n-1 ，下面兩種函式add()有什麼區別嗎？
完整的**實現及執行結果：
2.基於gpu的向量求和
**分析：
問題：<<<>>>裡面引數式什麼含義？
問題：既然gpu將執行kernel的n個副本，那如何在**中知道當前正在執行是哪乙個block?
問題：為什麼不是blockidx？而是blockidx.x？
問題：進一步解釋block是如何定位kernel?
問題：為什麼要判斷tid是否小於n？
問題：block的數量是否可以任意設定？
完整的**實現及執行結果：
3.小結
void add(int* a,int* b,int* c)
}void add(int* a,int* b,int* c)
}
如下圖：假如雙核處理器，每次遞增大小改為2，核1將偶數索引的元素相加，而核2將奇數索引的元素相加，即相當與每個cpu核上執行以下**。
後面再實現這個**，執行緒排程機制的實際運**況灰常複雜
void add(int* a,int* b,int* c)
}void add(int* a,int* b,int* c)
}
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include #define n 10
void add(int* a,int* b,int* c)
}int main(void)
}
因為cuda支援二維的block陣列。對於二維空間計算問題，如矩陣數**算或者影象處理，使用二維索引往往會帶來很大的遍歷，（後續使用再分析），避免將線性所以轉化為矩形索引。
block的集合稱為grid。在本程式中，我們使用的是一維的grid，其中包含n個block。每個block的blockidx.x值是不同的，如：第乙個block的blockidx.x=0，第n個block的block.x=n-1。
所以在本程式中，有n個block，每個block都執行相同的device code,但每個block的blockidx.x是不同的，所以當n個block並行執行時，執行時用相應的block索引來替換blockidx.x。每個block執行的block code如下。
__global__ void add(int* a,int* b,int* c)
}//int tid = 1 ....int tid = n-1;
......
__global__ void add(int* a,int* b,int* c)
}
在啟動block陣列時，陣列每一維的最大數量都不能超過65535，這是一種硬體限制，如果啟動的block數量超過了這個限制，那麼程式將執行失敗。
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include #define n 10
__global__ void add(int* a,int* b,int* c)
}int main(void){
int a[n],b[n],c[n];
int *dev_a,*dev_b,*dev_c;
//在cpu上為陣列『a』和『b』賦值
//為什麼要在cpu上對輸入陣列賦值，其實沒啥特殊原因？
//假設用於從硬碟上讀取資料，或者是其他應用程式中的乙個步驟，並且輸入陣列由其他演算法生成
for (int i = 0; i>>(dev_a,dev_b,dev_c);
//4.將陣列『c』從gpu複製到cpu
cudamemcpy(c, dev_c, n * sizeof(int), cudamemcpydevicetohost);
//在cpu上顯示結果
本次學習筆記的總結，我們學到了如何告訴cuda執行時在block上並行執行程式，我們把在gpu上啟動的block集合稱為乙個grid。grid既可以是一維的block集合，也可以是二維的block集合。kernel的每個副本都可以通過內建變數blockid來判斷哪個block正在執行它。同樣也可以通過內建變數griddim來獲得grid的大小。後續會用到
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