cuda编程 一

一个grid中包含多个block

一个block中包含多个thread

 

对于不同的 组织方式都有各自不同的存储空间

每个thread---私有local memery

每个block--shared memery

对于每个设备device 共有的global memery。

 

CUDA中三类声明

__global__ 定义一个kernel函数（数据并行处理函数）

1. 入口函数，cpu上调用，GPU上执行
2. 必须返回void

__device__   GPU调用，GPU 执行

__host__      host调用，host执行

 

kernel 函数的调用方式

kernel函数定义 __global__ void function（A,B,C） {}

调用 function<<>>(A,B,C);

 

Grid  一维或者多维度线程块

Block 一组线程（一维，二维或者三维）

一个grid里面每个block的线程数是一样的

每个block中的线程可以：

1.    同步synchronize
2.     访问共享存储器shared memery
3.     Barrier 块内所有线程等待所有线程完成了再执行下面操作

 

线程索引 threadIdx

块索引 blockIdx

 

CUDA 内存传输

GPU中分为两块内存：1,global memory,2, constant memory

cudaMalloc() 在device端分配Global memory

cudaFree(） 释放存储空间

float *M;//指向的设备端的地址，而不是主机端地址
int size = w*h*sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&M,size)
cudaFree(M)

CUDA 内存传输

cudaMemcpy()

使用范围 host to host；host to device,device to host; device to device

//cudaMemcpy(目的地址，源地址，大小，拷贝方向）
cudaMemcpy(Md,M,size,cudaMemcpyHostToDevice); //主机端 copy 设备端
cudaMemcpy(M,Md,size,cudaMemcpyDeviceToHost);//设备端 copy 主机端

CUDA 一般框架三步走

1. 为gpu内存分配空间（gpu上的输入、输出）
2. 启动并行kernel
3. 将GPU上结果copy到cpu，并释放步骤1上的分配空间