《cuda c编程权威指南》04 - 使用块和线程索引映射矩阵索引

目录

1. 解决的问题

2. 分析

3. 方法

4. 代码示例

---

1. 解决的问题

利用块和线程索引，从全局内存中访问指定的数据。

2. 分析

通常情况下，矩阵是用行优先的方法在全局内存中线性存储的。如下。

8列6行矩阵（nx,ny）=（8，6）。

3. 方法

这里建立二维网格(2,3)+二维块(4,2)为例，使用其块和线程索引映射矩阵索引。

（1）第一步，可以用以下公式把线程和块索引映射到矩阵坐标上；

（2）第二步，可以用以下公式把矩阵坐标映射到全局内存中的索引/存储单元上；

比如要获取矩阵元素(col,row) = (2,4) ,其全局索引是34，映射到矩阵坐标上，

ix = 2 + 0*3=2； iy = 0 + 2*2=4. 然后再映射到全局内存idx = 4*8 + 2 = 34.

4. 代码示例

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"  // threadIdx

#include     // io
#include      // time_t
#include   // rand
#include   //memset


#define CHECK(call)                                   \
{                                                     \
    const cudaError_t error_code = call;              \
    if (error_code != cudaSuccess)                    \
    {                                                 \
        printf("CUDA Error:\n");                      \
        printf("    File:       %s\n", __FILE__);     \
        printf("    Line:       %d\n", __LINE__);     \
        printf("    Error code: %d\n", error_code);   \
        printf("    Error text: %s\n",                \
            cudaGetErrorString(error_code));          \
        exit(1);                                      \
    }                                                 \
}


void initiaInt(int* p, const int N)
{

	for (int i = 0; i < N; i++)
	{
		p[i] = i;
	}
}

/// 

/// 
/// 
/// 全局内存中线性存储的二维矩阵
/// 列
/// 
void printMatrix(int* c, const int nx, const int ny)
{
	int* ic = c;
	printf("\n matrix: [%d, %d] \n", nx, ny);
	for (int i = 0; i < ny; i++)
	{
		for (int j = 0; j < nx; j++)
		{
			int cur_ele = ic[i * nx + j];
			printf("%d ", cur_ele);
		}
		printf("\n");
	}
	printf("\n");
}

/// 

/// 
/// 
/// 全局内存中是线性存储的
/// col
/// 
/// 
__global__ void printThreadIdx(int* a, const int nx, const int ny)
{
	// 矩阵行列
	int ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
	int iy = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;  
	// 全局索引
	unsigned int idx = iy * nx + ix;  // 前面有iy行，每行有nx个数。
	printf("thread_idx (%d, %d) block_idx (%d, %d) coordinate (%d, %d) global index %d val %d\n",
		threadIdx.x, threadIdx.y, blockIdx.x, blockIdx.y, ix, iy, idx, a[idx]
	);
}


int main(void)
{
	// get device info
	int device = 0;
	cudaDeviceProp deviceProp;
	CHECK(cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, device));
	printf("Using device: %d %s", device, deviceProp.name);  // 卡号0的显卡名称。
	CHECK(cudaSetDevice(device));  // 设置显卡号

	// set matrix dimension
	int nx = 8, ny =6, nxy = nx * ny;
	int nBytes = nxy * sizeof(int);

	// malloc host memory
	int* h_a;
	h_a = (int*)malloc(nBytes);

	// init data
	initiaInt(h_a, nxy);
	printMatrix(h_a, nx, ny);

	// malloc device memory
	int* d_Mat_a;
	cudaMalloc((void**)&d_Mat_a, nBytes);
	
	// transfer data from host to device
	cudaMemcpy(d_Mat_a, h_a, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);

	// config
	dim3 block(4, 2);  // 二维线程块(x,y)=(4,2)
	dim3 grid((nx+block.x-1) / block.x, (ny+block.y-1)/block.y); // 二维网格(2,3)
	// 直接nx/block.x = 8/4=2. (8+4-1)/4=2.
	
	// invoke kernel
	printThreadIdx << > > (d_Mat_a, nx, ny);
	cudaDeviceSynchronize();

	// free memory
	cudaFree(d_Mat_a);
	free(h_a);

	// reset device
	cudaDeviceReset();

	return 0;
}

可以看到，全局索引值就是矩阵中存储的值。