cuda编程[1]：一二三维网格和块的核函数

目录

  • 前言
  • 核函数
  • 一维
  • 二维
  • 三维
  • 结果分析

前言

所有的代码下载链接：code。以下代码展示了如何在 CUDA 中打印网格和线程的索引信息。代码包括一维、二维和三维的网格和块的设置，并定义了多个内核函数来输出当前的索引信息。

核函数

  1. 打印线程索引
__global__ void print_idx_kernel(){printf("block idx: (%3d, %3d, %3d), thread idx: (%3d, %3d, %3d)\n",blockIdx.z, blockIdx.y, blockIdx.x,threadIdx.z, threadIdx.y, threadIdx.x);
}
  1. 打印网格和块的维度
__global__ void print_dim_kernel(){printf("grid dimension: (%3d, %3d, %3d), block dimension: (%3d, %3d, %3d)\n",gridDim.z, gridDim.y, gridDim.x,blockDim.z, blockDim.y, blockDim.x);
}
  1. 打印每个块的线程索引
__global__ void print_thread_idx_per_block_kernel(){int index = threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y + \threadIdx.y * blockDim.x + \threadIdx.x;printf("block idx: (%3d, %3d, %3d), thread idx: %3d\n",blockIdx.z, blockIdx.y, blockIdx.x,index);
}
  1. 打印网格和块的维度
__global__ void print_thread_idx_per_grid_kernel(){int bSize  = blockDim.z * blockDim.y * blockDim.x;int bIndex = blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y + \blockIdx.y * gridDim.x + \blockIdx.x;int tIndex = threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y + \threadIdx.y * blockDim.x + \threadIdx.x;int index  = bIndex * bSize + tIndex;printf("block idx: %3d, thread idx in block: %3d, thread idx: %3d\n", bIndex, tIndex, index);
}
  1. 打印坐标
__global__ void print_cord_kernel(){int index = threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y + \threadIdx.y * blockDim.x + \threadIdx.x;int x  = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;int y  = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;int z  = blockIdx.z * blockDim.z + threadIdx.z;printf("block idx: (%3d, %3d, %3d), thread idx: %3d, cord: (%3d, %3d, %3d)\n",blockIdx.z, blockIdx.y, blockIdx.x,index, x, y, z);
}

一维

不可以缺少，cudaDeviceSynchronize（ CPU与GPU端完成同步），当主函数在cpu中执行到需要调用核函数的时候不会等GPU全部完成返回结果，需要加上这个同步函数，不然运行可执行文件的时候会得到空的结果。

代码

void print_one_dim() {int inputSize = 8;int blockDim = 4;int gridDim = inputSize / blockDim;dim3 block(blockDim);dim3 grid(gridDim);printf("grid dimension: %d, block dimension: %d,\n", grid.x, block.x);cudaDeviceSynchronize();
}

二维

代码

void print_two_dim() {int inputWidth = 4;int blockDim = 2;int gridDim = inputWidth / blockDim;dim3 block(blockDim, blockDim);dim3 grid(gridDim, gridDim);printf("grid dimension: (%d, %d), block dimension: (%d, %d)\n",grid.y, grid.x, block.y, block.x);cudaDeviceSynchronize();
}

三维打印

代码

void print_three_dim() {int depth = 3;int height = 3;int width = 3;int blockDim = 2;dim3 block(blockDim, blockDim, blockDim);dim3 grid((width + blockDim - 1) / blockDim, (height + blockDim - 1) / blockDim,(depth + blockDim - 1) / blockDim);printf("grid dimension: (%d, %d, %d), block dimension: (%d, %d, %d)\n",grid.z, grid.y, grid.x,block.z, block.y, block.x);cudaDeviceSynchronize();
}

主函数

这里就可以自己来使用print_one_dim, print_two_dim, print_three_dim测试不同网格不块的情况。可以自行组合定义核函数来测试所有情况。

int main() {// 选择打印的维度// print_one_dim();// print_two_dim();print_three_dim();return 0;
}

结果分析

这个只是一个小的.cu代码，所以我直接使用了笔记（点击代码链接可以看到）中得第一种方法编译。
在这里插入图片描述
打开当前代码目录下运行

nvcc grid_block_123D.cu -o test
./test

得到结果
···txt
grid dimension: (2, 2, 2), block dimension: (2, 2, 2)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 0, 2)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 0, 2)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 1, 2)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 1, 2)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 0, 3)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 0, 3)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 1, 3)
block idx: ( 1, 0, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 1, 3)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 2, 0)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 2, 0)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 4, cord: ( 0, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 5, cord: ( 1, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 6, cord: ( 0, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 0), thread idx: 7, cord: ( 1, 3, 1)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 2)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 2)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 2)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1, 2)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 4, cord: ( 0, 0, 3)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 5, cord: ( 1, 0, 3)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 6, cord: ( 0, 1, 3)
block idx: ( 1, 0, 0), thread idx: 7, cord: ( 1, 1, 3)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 0, 1)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 0, 1)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 1, 1)
block idx: ( 0, 0, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 1, 1)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 2, 2)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 2, 2)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 2)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 2)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 3)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 3)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 3)
block idx: ( 1, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 3)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 0, cord: ( 2, 2, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 1, cord: ( 3, 2, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 4, cord: ( 0, 0, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 2, cord: ( 2, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 3, cord: ( 3, 3, 0)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 4, cord: ( 2, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 5, cord: ( 3, 2, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 6, cord: ( 2, 3, 1)
block idx: ( 0, 1, 1), thread idx: 7, cord: ( 3, 3, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 0, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 1, 0)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 4, cord: ( 0, 0, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 5, cord: ( 1, 0, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 6, cord: ( 0, 1, 1)
block idx: ( 0, 0, 0), thread idx: 7, cord: ( 1, 1, 1)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 0, cord: ( 0, 2, 2)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 1, cord: ( 1, 2, 2)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 2, cord: ( 0, 3, 2)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 3, cord: ( 1, 3, 2)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 4, cord: ( 0, 2, 3)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 5, cord: ( 1, 2, 3)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 6, cord: ( 0, 3, 3)
block idx: ( 1, 1, 0), thread idx: 7, cord: ( 1, 3, 3)

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一、常见材料及其特点 复合材料（如玻璃纤维、碳纤维） 特点：轻量化、坚韧、高效。这些复合材料由玻璃纤维、碳纤维等在树脂基体中制成，可以显著提高无人机的飞行效率和稳定性。碳纤维复合材料尤其具有重量轻、抗张强度高、耐腐蚀…
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【Docker】构建Harbor仓库

【Docker】构建Harbor仓库

下载软件包地址：https://github.com/goharbor/harbor/releases Harbor 是由vmware公司开源的企业级 Docker Registry 项目。 它提供了以下主要功能和特点： 1. 基于角色的访问控制（RBAC）：可以为不同的用户和用户组分…
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如何理解 Java 中的阻塞队列：从基础到高级的深度解析

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提到阻塞队列，许多人脑海中会浮现出 BlockingQueue、ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 和 SynchronousQueue。尽管这些实现看起来复杂，实际上阻塞队列本身的概念相对简单，真正挑战在于内部的 AQS（Abstract Queuing Synchr…
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C:指针学习（1）-学习笔记

C:指针学习（1）-学习笔记

目录 前言： 知识回顾： 1、const 1.1 const修饰普通变量 1.2 const修饰指针变量 1.3 总结： 2、指针运算 2.1 指针-整数 2.2 指针-指针 2.3 指针的关系运算 3、指针的使用 结语： 前言： 距离上一次更新关于初…
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MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略

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MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略 目录 相关文章 AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读 MLM之CLIP：CLIP…
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基于Java+SpringBoot+Vue的新闻稿件管理系统

基于Java+SpringBoot+Vue的新闻稿件管理系统

基于JavaSpringBootVue的新闻稿件管理系统 前言 ✌全网粉丝20W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末附源码下载链接🍅 哈…
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Mac 安装 jdk 8详细教程

Mac 安装 jdk 8详细教程

Mac 电脑上安装Jdk 8 的步骤很简单，不用想Windows那样需要配置环境变量PATH、JAVA_HOME。 具体方法如下： 首先，去JDK官网下载对应版本的JDK 8。 这里需要注册一个账号，然后，账号下载。 下载完后，得到一个…
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Golang | Leetcode Golang题解之第386题字典序排数

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题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func lexicalOrder(n int) []int {ans : make([]int, n)num : 1for i : range ans {ans[i] numif num*10 < n {num * 10} else {for num%10 9 || num1 > n {num / 10}num}}return ans }
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04.【个人网站】如何使用Vercel部署网站

04.【个人网站】如何使用Vercel部署网站

源码&#xff1a;https://github.com/Jessie-jzn/Jessie-Blog.dev 网站&#xff1a;https://www.jessieontheroad.com/ 详细介绍 Vercel 是一个前端开发平台&#xff0c;专注于提供简单、快速的部署和管理静态网站和前端框架应用&#xff08;例如 Next.js&#xff09;的服务。…
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