cuda，利用GPU来实现高速计算。对程序中一些函数含义的记录

cudaSetDevice(0);
//一个设备必须在任何__global__函数或者所有来自附录D 的任何函数调用之前选择;
//否则，device 0 自动地被选择，并且所有随后的设备选择将是无效的。
//0表示能搜索到的第一个设备号，如果有多个设备，则编号为0,1,2...

cudaDeviceSynchronize()
//该方法将停止CPU端线程的执行，直到GPU端完成之前CUDA的任务；

//主机和设备之间传递数据
//注意：该函数是同步执行函数，
//在未完成数据的转移操作之前会锁死井一直占有CPU进程的控制权，
//所以不用再添加cudaDeviceSynchronize()函数
cudaMemcpy(d_A,h_A，nBytes，cudaMemcpyHostToDevice) //主机到设备
cudaMemcpy(h_A,d_A，nBytes,cudaMemcpyDeviceToHost) //设备到主机

cuda里的打印输出

cuda里不能用c++的cout;
使用printf，打印某个线程下的输出信息

    #include <cstdio>  //printf函数所需头文件
    const int tid = blockIdx.x*blockDim.x+ threadIdx.x;// 计算当前执行的线程id
    if (tid == 99)
    {
      printf("curctpos: %f %f %f\n", curPos.x, curPos.y, curPos.z);
    }

GPU的线程管理

参考：谭升的博客(face2ai.com/CUDA-F-2-0-…)

一个核函数只能有一个grid，一个grid可以有很多个块（block），每个块可以有很多的线程(thread)，这种分层的组织结构使得并行过程更加自如灵活。

企业微信截图_16751340354134.png

线程编号

blockIdx(线程块在线程网格内的位置索引,即当前 block 在 grid 中的坐标，可能从1维到3维)
- blockIdx.x
- blockIdx.y
- blockIdx.z
threadIdx(线程在线程块内的位置索引，当前 thread 在 block 中的坐标，可能从1维到3维)
- threadIdx.x
- threadIdx.y
- threadIdx.z
blockDim(范围，即每个block中有多少thread)
- blockDim.x
- blockDim.y
- blockDim.z
gridDim(范围，即每个grid有多少block)

线程的id计算：

1 grid, 1 block -blockSize = blockDim.x
- blockId = blockIdx.x
- threadId = threadIdx.x
Id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x

核函数

kernel_name<<<grid,block>>>(argument list);

kernel_name<<<4,8>>>(argument list)指令的线程布局为：blockIdx.x 0，1，2，3;threadIdx.x，0，1，2，3，4，5，6，7

cuda相关

cuda，利用GPU来实现高速计算。对程序中一些函数含义的记录

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线程编号

核函数