• CUDA 线程ID 计算方式;NVIDIA GPGPU;


    thread ID 的计算方式,简单来说很像小学学的除法公式,本文转载自同学一篇博客;并进行简单修改;

    被除数 = 除数 * 商 + 余数

    用公式表示:线程Id = blockId * blockSize + threadId

    • blockId :当前 block 在 grid 中的坐标(可能是1维到3维)
    • blockSize :block 的大小,描述其中含有多少个 thread
    • threadId :当前 thread 在 block 中的坐标(同样从1维到3维)

    下面先理清几个关键点:

    grid 中 含有若干个 blocks,其中 blocks 的数量由 gridDim.x/y/z 来描述。某个 block 在此 grid 中的坐标由 blockIdx.x/y/z 描述。

    blocks 中含有若干个 threads,其中 threads 的数量由 blockDim.x/y/z 来描述。某个 thread 在此 block 中的坐标由 threadIdx.x/y/z 描述。

    接着一个多维的坐标如何用一维数据表达呢?这里大家想一想两位数和三位数,就是很好的例子。数字 = 百位数字 * 100 + 十位数字 * 10 + 个位数字。
    当我们得知每个维度上的大小时,就可以利用这样的进制将三维坐标转换为1维坐标
    一般来说坐标(x, y, z)分别所在的维度大小是(Dx, Dy, Dz),一般会把 z 看成高纬度,接着是 y ,最后是 x。

    高维度坐标转一维坐标公式 id = Dx * Dy * z + Dx * y + x;坐标从0开始;维度从1开始;

    搞清楚了这些,我们找几个例子开始计算:

    1D grid, 1D block

    • blockSize = blockDim.x
    • blockId = blockIdx.x
    • threadId = threadIdx.x

    Id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x (公式1)

    3D grid, 1D block

    • blockSize = blockDim.x(一维 block 的大小)

    • blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x (三维 grid 中 block 的 id,用公式)

      = gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x

    • threadId = threadIdx.x (一维 block 中 thread 的 id)

    Id = (gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x ) * blockDim.x + threadIdx.x

    1D grid, 2D block

    • blockSize = blockDim.x * blockDim.y(二维 block 的大小)

    • blockId = blockIdx.x(一维 grid 中 block id)

    • threadId = Dx * y + x (二维 block 中 thread 的 id)

      = blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x

    Id = blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y) + blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x

    3D grid, 3D block

    • blockSize = blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z(三维 block 的大小)

    • blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 grid 中 block 的 id,用公式)

      = gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x

    • threadId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 block 中 thread 的 id,用公式)

      = blockDim.x * blockDim.y * threadIdx. z + blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x

    Thread ID = (gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z) + blockDim.x * blockDim.y * threadIdx. z + blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x(公式2)

    公式2为终极公式;坐标从0开始;维度从1开始;1D时,yz坐标为0,yz的维度为1,代入上式,即可得公式1

    参考链接:https://www.cnblogs.com/imagineincredible/p/12455776.html

  • 相关阅读:
    oracle归档空间不足的问题(rman删除归档日志)
    oracle DG查看延时时间
    Convert JS object to JSON string
    转:微信公众平台开发(80) 上传下载多媒体文件
    生成带参数的二维码
    关闭微信浏览器可以使用
    微信内置浏览器的JsAPI(WeixinJSBridge续)进入全屏
    如何隐藏微信公众平台右上角按钮
    微信公众平台服务号、订阅号的相关说明选择字号:
    微信公众平台群发消息的方法及注意事项
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/cuda_thread_id.html
Copyright © 2020-2023  润新知