GPU并行编程：内核及函数的实现

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　　回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。

　　N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，这个函数将分成5个副本并行运行，每个副本称为一个块。

　　接下来我们必须要做的事情是，使用一个索引让每个副本为解决方案的不同部分工作，如果所有线程做完全一样的事情，就没有必要并行计算了，幸运的是，CUDA内置了一个变量blockIdx可以用来跟踪每个块的运行。

　　blockIdx是一个2D变量，包含x和y，你可以使用x或同时使用x和y，这取决于我们要解决什么问题，一个简单的例子是同时使用x和y处理2D图像，为x和y轴上的每个像素产生一个线程，你也可以只使用x，这里没有什么指导原则。

　　现在，我们通过检查blockIdx.x知道线程运行的id，并且知道如何并行运行内核，让我们创建一个简单的例子吧。

　　在这个例子中，我们将创建一个应用程序，完全以并行内核生成一个数组，这个数组将包含每个运行的线程的threadID，当线程结束后，我们使用printf将结果打印出来。

　　实现内核

　　我们从查看内核代码开始：

__global__ void generateArray( int *hostArray )
{
    int ThreadIndex = blockIdx.x;
    hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex;
}

　　首先，我们按BLOCKS大小创建一个数组，在设备上未数组分配空间，并调用：

generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );.

　　这个函数将在BLOCKS并行内核中运行，在一个调用中创建好全部数组。

　　这个操作完成后，我们将结果从设备拷贝到主机，并将它打印在屏幕上，释放数组，最后退出。

　　整个应用程序的源代码如下：

 1 #include <stdio.h>
 2 #define BLOCKS 25
 3 __global__ void generateArray( int *hostArray )
 4 {
 5 int ThreadIndex = blockIdx.x;
 6 hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex;
 7 }
 8 int main( void )
 9 {
10 int hostArray[BLOCKS];
11 int *deviceArray;
12 cudaMalloc( (void**)&deviceArray, BLOCKS * sizeof(int) );
13 cudaMemcpy( deviceArray,
14 hostArray, BLOCKS * sizeof(int),
15 cudaMemcpyHostToDevice ); 
16 generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );
17 cudaMemcpy( hostArray,
18 deviceArray,
19 BLOCKS * sizeof(int),
20 cudaMemcpyDeviceToHost );
21 for (int i=0; i<BLOCKS; i++)
22 {
23 printf( “Thread ID running: %d\n”, hostArray[i] );
24 }
25 cudaFree( deviceArray );
26 return 0;
27 }

　　现在编译并运行这段代码，你将会看到像下面这样的输出：

程序运行输出结果

　　恭喜，你已经使用CUDA成功创建了你的第一个并行应用程序!

GPU并行编程：内核及函数的实现

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