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CUDA学习,第一个kernel函数及代码讲解

时间:2014-05-14 14:10:29      阅读:510      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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前一篇CUDA学习,我们已经完成了编程环境的配置,现在我们继续深入去了解CUDA编程。本博文分为三个部分,第一部分给出一个代码示例,第二部分对代码进行讲解,第三部分根据这个例子介绍如何部署和发起一个kernel函数。

一、代码示例
二、代码解说

申明一个函数,用于检测CUDA运行中是否出错。

kernel函数,blockIdx.x表示block在x方向的索引号,blockDim.x表示block在x方向的维度,threadIdx.x表示thread在x方向的索引号。

这里也许你会问,为什么在x方向?难道还有其他方向?

对的,grid可以是一维、二维,block可以是一维、二维和三维的。一个grid里包含多个block,一个block里也包含多个thread,可参考下图。

bubuko.com,布布扣

从而,i是每个thread的索引号,也许你会问为什么不直接是threadIdx.x呢?

因为每个block里的threadIdx.x都是从0到blockDim.x(假设block是一维的),那么不同的block里threadIdx.x会出现相同的值,我们就不知道该调用那个thread来执行,因为用threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x表示每个thread的索引号,这样就是唯一的了。举个例子,假设grid和block都是一维的,blockDim.x=8,threadIdx.x从0到7,blockIdx.x也是从0到7,那么i就是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11...63,从而保证了每个thread索引号的唯一性。

申请两个指针*h_a和*d_a,分别指向host内存和device内存,host是指主程序cpu内存,device是指gpu内存(global memory)。并定义一个grid里block数(即numBlocks)和每个block里thread数numThreadsPerBlock。

分配host和device内存,cudaMalloc((void**)&d_a,memSize)是给device中d_a分配memSize字节的内存,为什么前面有(void**)&呢?因为这个内存分配要通过cpu传给gpu。

部署并发起kernel函数,kernel函数是跑在gpu上的那段程序,即我们之前申明的myFirstKernel函数。部署:dimGrid(numBlocks,1,1),一维的grid,里面包含numBlocks个block;dimBlock(numThreadsPerBlock,1,1),grid里每个block都是一维的,每个block有numThreadsPerBlock个thread。发起kernel函数:myFirstKernel<<<dimGrid,dimBlock>>>(d_a),第一个是函数名,括号里是kernel的部署,后面一个是函数的参数。

同步并检查kernel函数运行是否出错。为什么要同步呢?因为每个thread运行的时间是不一样的,只有等所有线程都跑完了,我们才做下一件事。这会造成运行的性能降低,但是是必要的。

cudaMemcpy函数完成数据在host和device之间的传输,第一个参数是传输的目标,第二个参数是传输的源数据,第三个参数传输的数据量,第四个参数是传输的方向,这里是从device传到host。

检查cudaMemcpy函数运行是否出错。

检查从device传回的数据是否正确。

释放host和device内存。

检查CUDA函数是否运行正确的函数。

三、部署和发起一个kernel函数

如上述,对kernel函数先申明,在函数体中实现线程的算法,即:

然后部署和发起kernel函数,即:

综上,我们完成代码的讲解,部署和发起一个kernel函数。想必你现在应该对CUDA有了较为深入的了解了!是吧?

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CUDA学习,第一个kernel函数及代码讲解

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原文地址:http://blog.csdn.net/helei001/article/details/25740551

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