1. CUDA中的grid和block基本的理解

1. Kernel: Kernel不是CPU，而是在GPU上运行的特殊函数。你可以把Kernel想象成GPU上并行执行的任务。当你从主机（CPU）调用Kernel时，它在GPU上启动，并在许多线程上并行运行。

2. Grid: 当你启动Kernel时，你会定义一个网格（grid）。网格是一维、二维或三维的，代表了block的集合。

3. Block: 每个block内部包含了许多线程。block也可以是一维、二维或三维的。

4. Thread: 每个线程是Kernel的单个执行实例。在一个block中的所有线程可以共享一些资源，并能够相互通信。

你正确地指出，grid、block和thread这些概念在硬件级别上并没有直接对应的实体，它们是抽象的概念，用于组织和管理GPU上的并行执行。然而，GPU硬件是专门设计来支持这种并行计算模型的，所以虽然线程在物理硬件上可能不是独立存在的，但是它们通过硬件架构和调度机制得到了有效的支持。

另外，对于线程的管理和调度，GPU硬件有特定的线程调度单元，如NVIDIA的warp概念。线程被组织成更小的集合，称为warps（在NVIDIA硬件上），并且这些warps被调度到硬件上以供执行。

所以，虽然这些概念是逻辑和抽象的，但它们与硬件的实际执行密切相关，并由硬件特性和架构直接支持。

一般来说：

• 一个kernel对应一个grid

• 一个grid可以有多个block，一维~三维

• 一个block可以有多个thread，一维~三维

2. 1D traverse

void print_one_dim(){int inputSize = 8;int blockDim = 4;int gridDim = inputSize / blockDim; // 2// 定义block和grid的维度dim3 block(blockDim);  // 说明一个block有多少个threadsdim3 grid(gridDim);    // 说明一个grid里面有多少个block /* 这里建议大家吧每一函数都试一遍*/print_idx_kernel<<<grid, block>>>();// print_dim_kernel<<<grid, block>>>();// print_thread_idx_per_block_kernel<<<grid, block>>>();// print_thread_idx_per_grid_kernel<<<grid, block>>>();cudaDeviceSynchronize();
}

我觉得重点在这两行

1. dim3 block(blockDim);: 这一行创建了一个三维向量block，用来定义每个block的大小。在这个例子中，blockDim是一个整数值4，所以每个block包含4个线程。dim3数据类型是CUDA中的一个特殊数据类型，用于表示三维向量。在这个情况下，你传递了一个整数值，所以block的其余维度将被默认设置为1。这意味着你将有一个包含4个线程的一维block。

2. dim3 grid(gridDim);: 这一行创建了一个三维向量grid，用来定义grid的大小。gridDim的计算基于输入大小（inputSize）和每个block的大小（blockDim）。在这个例子中，inputSize是8，blockDim是4，所以gridDim会是2。这意味着整个grid将包含2个block。与block一样，你传递了一个整数值给grid，所以其余维度将被默认设置为1，得到一个一维grid。

总体来说，这两行代码定义了内核的执行配置，将整个计算空间划分为2个block，每个block包含4个线程。你可以想象这个配置如下：

• Block 0: 线程0, 线程1, 线程2, 线程3
• Block 1: 线程4, 线程5, 线程6, 线程7

然后，当你调用内核时，这些线程将被用来执行你的代码。每个线程可以通过其线程索引和block索引来访问自己在整个grid中的唯一位置。这些索引用于确定每个线程应处理的数据部分。

block idx:   1, thread idx in block:   0, thread idx:   4
block idx:   1, thread idx in block:   1, thread idx:   5
block idx:   1, thread idx in block:   2, thread idx:   6
block idx:   1, thread idx in block:   3, thread idx:   7
block idx:   0, thread idx in block:   0, thread idx:   0
block idx:   0, thread idx in block:   1, thread idx:   1
block idx:   0, thread idx in block:   2, thread idx:   2
block idx:   0, thread idx in block:   3, thread idx:   3

3. 2D打印

// 8个线程被分成了两个
void print_two_dim(){int inputWidth = 4;int blockDim = 2;  int gridDim = inputWidth / blockDim;dim3 block(blockDim, blockDim);dim3 grid(gridDim, gridDim);/* 这里建议大家吧每一函数都试一遍*/// print_idx_kernel<<<grid, block>>>();// print_dim_kernel<<<grid, block>>>();// print_thread_idx_per_block_kernel<<<grid, block>>>();print_thread_idx_per_grid_kernel<<<grid, block>>>();cudaDeviceSynchronize();
}

1. dim3 block(blockDim, blockDim);: 这里创建了一个二维的block，每个维度的大小都是blockDim，在这个例子中是2。因此，每个block都是2x2的，包含4个线程。由于dim3定义了一个三维向量，没有指定的第三维度会默认为1。

2. dim3 grid(gridDim, gridDim);: 同样，grid也被定义为二维的，每个维度的大小都是gridDim。由于inputWidth是4，并且blockDim是2，所以gridDim会是2。因此，整个grid是2x2的，包括4个block。第三维度同样默认为1。

因此，整个执行配置定义了2x2的grid，其中包括4个2x2的block，总共16个线程。你可以将整个grid可视化如下：

• Block (0,0):

  • 线程(0,0), 线程(0,1)
  • 线程(1,0), 线程(1,1)

• Block (0,1):

  • 线程(2,0), 线程(2,1)
  • 线程(3,0), 线程(3,1)

• Block (1,0):

  • 线程(4,0), 线程(4,1)
  • 线程(5,0), 线程(5,1)

• Block (1,1):

  • 线程(6,0), 线程(6,1)
  • 线程(7,0), 线程(7,1)

输出中的“block idx”是整个grid中block的线性索引，而“thread idx in block”是block内线程的线性索引。最后的“thread idx”是整个grid中线程的线性索引。

请注意，执行的顺序仍然是不确定的。你看到的输出顺序可能在不同的运行或不同的硬件上有所不同。

block idx:   3, thread idx in block:   0, thread idx:  12
block idx:   3, thread idx in block:   1, thread idx:  13
block idx:   3, thread idx in block:   2, thread idx:  14
block idx:   3, thread idx in block:   3, thread idx:  15
block idx:   2, thread idx in block:   0, thread idx:   8
block idx:   2, thread idx in block:   1, thread idx:   9
block idx:   2, thread idx in block:   2, thread idx:  10
block idx:   2, thread idx in block:   3, thread idx:  11
block idx:   1, thread idx in block:   0, thread idx:   4
block idx:   1, thread idx in block:   1, thread idx:   5
block idx:   1, thread idx in block:   2, thread idx:   6
block idx:   1, thread idx in block:   3, thread idx:   7
block idx:   0, thread idx in block:   0, thread idx:   0
block idx:   0, thread idx in block:   1, thread idx:   1
block idx:   0, thread idx in block:   2, thread idx:   2
block idx:   0, thread idx in block:   3, thread idx:   3

4. 3D grid

dim3 block(3, 4, 2);
dim3 grid(2, 2, 2);

1. Block布局 (dim3 block(3, 4, 2)):

   • 这定义了每个block的大小为3x4x2，所以每个block包含24个线程。
   • 你可以将block视为三维数组，其中x方向有3个元素，y方向有4个元素，z方向有2个元素。

2. Grid布局 (dim3 grid(2, 2, 2)):

   • 这定义了grid的大小为2x2x2，所以整个grid包含8个block。
   • 你可以将grid视为三维数组，其中x方向有2个元素，y方向有2个元素，z方向有2个元素。
   • 由于每个block包括24个线程，所以整个grid将包括192个线程。

整体布局可以视为8个3x4x2的block，排列为2x2x2的grid。

如果我们想用文字来表示整个结构，可能会是这样的：

• Grid[0][0][0]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[0][0][1]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[0][1][0]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[0][1][1]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[1][0][0]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[1][0][1]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[1][1][0]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程
• Grid[1][1][1]:
  • Block(3, 4, 2) – 24个线程

这种三维结构允许在物理空间中进行非常自然的映射，尤其是当你的问题本身就具有三维的特性时。例如，在处理三维物理模拟或体素数据时，这种映射可能非常有用。

5. 通过维度打印出来对应的thread

比较推荐的打印方式

__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;printf("block idx: (%3d, %3d, %3d), thread idx: %3d, cord: (%3d, %3d)\n",blockIdx.z, blockIdx.y, blockIdx.x,index, x, y);
}

index是线程索引的问题，首先，考虑z维度。对于每一层z，都有blockDim.x * blockDim.y个线程。所以threadIdx.z乘以该数量给出了前面层中的线程总数，从图上看也就是越过了多少个方块

然后，考虑y维度。对于每一行y，都有blockDim.x个线程。所以threadIdx.y乘以该数量给出了当前层中前面行的线程数，也就是在当前方块的xy面我们走了几个y, 几行

最后加上thread x完成索引的坐标

void print_cord(){int inputWidth = 4;int blockDim = 2;int gridDim = inputWidth / blockDim;dim3 block(blockDim, blockDim);dim3 grid(gridDim, gridDim);print_cord_kernel<<<grid, block>>>();// print_thread_idx_per_grid_kernel<<<grid, block>>>();cudaDeviceSynchronize();
}

block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   0, cord: (  0,   2)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   1, cord: (  1,   2)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   2, cord: (  0,   3)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   3, cord: (  1,   3)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   0, cord: (  2,   2)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   1, cord: (  3,   2)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   2, cord: (  2,   3)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   3, cord: (  3,   3)
block idx: (  0,   0,   1), thread idx:   0, cord: (  2,   0)
block idx: (  0,   0,   1), thread idx:   1, cord: (  3,   0)
block idx: (  0,   0,   1), thread idx:   2, cord: (  2,   1)
block idx: (  0,   0,   1), thread idx:   3, cord: (  3,   1)
block idx: (  0,   0,   0), thread idx:   0, cord: (  0,   0)
block idx: (  0,   0,   0), thread idx:   1, cord: (  1,   0)
block idx: (  0,   0,   0), thread idx:   2, cord: (  0,   1)
block idx: (  0,   0,   0), thread idx:   3, cord: (  1,   1)

跟之前2D的一样， 同样看起来有点乱，是因为是异步执行的

6. 最后看一个多个grid的案例

void print_coordinates() {dim3 block(3, 4, 2);dim3 grid(2, 2, 2);print_cord_kernel<<<grid, block>>>();cudaDeviceSynchronize(); // 确保内核完成后才继续执行主机代码
}

block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   0, cord: (  0,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   1, cord: (  1,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   2, cord: (  2,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   3, cord: (  0,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   4, cord: (  1,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   5, cord: (  2,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   6, cord: (  0,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   7, cord: (  1,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   8, cord: (  2,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:   9, cord: (  0,   7)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  10, cord: (  1,   7)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  11, cord: (  2,   7)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  12, cord: (  0,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  13, cord: (  1,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  14, cord: (  2,   4)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  15, cord: (  0,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  16, cord: (  1,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  17, cord: (  2,   5)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  18, cord: (  0,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  19, cord: (  1,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  20, cord: (  2,   6)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  21, cord: (  0,   7)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  22, cord: (  1,   7)
block idx: (  0,   1,   0), thread idx:  23, cord: (  2,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   0, cord: (  3,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   1, cord: (  4,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   2, cord: (  5,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   3, cord: (  3,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   4, cord: (  4,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   5, cord: (  5,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   6, cord: (  3,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   7, cord: (  4,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   8, cord: (  5,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:   9, cord: (  3,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  10, cord: (  4,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  11, cord: (  5,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  12, cord: (  3,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  13, cord: (  4,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  14, cord: (  5,   4)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  15, cord: (  3,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  16, cord: (  4,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  17, cord: (  5,   5)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  18, cord: (  3,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  19, cord: (  4,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  20, cord: (  5,   6)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  21, cord: (  3,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  22, cord: (  4,   7)
block idx: (  1,   1,   1), thread idx:  23, cord: (  5,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   0, cord: (  3,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   1, cord: (  4,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   2, cord: (  5,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   3, cord: (  3,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   4, cord: (  4,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   5, cord: (  5,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   6, cord: (  3,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   7, cord: (  4,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   8, cord: (  5,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:   9, cord: (  3,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  10, cord: (  4,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  11, cord: (  5,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  12, cord: (  3,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  13, cord: (  4,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  14, cord: (  5,   4)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  15, cord: (  3,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  16, cord: (  4,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  17, cord: (  5,   5)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  18, cord: (  3,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  19, cord: (  4,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  20, cord: (  5,   6)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  21, cord: (  3,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  22, cord: (  4,   7)
block idx: (  0,   1,   1), thread idx:  23, cord: (  5,   7)
block idx: (  1,   0,   0), thread idx:   0, cord: (  0,   0)
block idx: (  1,   0,   0), thread idx:   1, cord: (  1,   0)
block idx: (  1,   0,   0), thread idx:   2, cord: (  2,   0)