tensor.shape
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Cuda笔记1

1、培训001

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1+…+100，CPU是串行执行，GPU是分成几部分同时计算，如1+2+3,4+5+6…

2、培训002

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一来一回
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每种定义有对应的调用位置，和执行位置，不对会报错。
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下图是用NVPROF时间分析
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下图是资源分析
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1） CUDA线程层次

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一个SM执行多个block
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所有线程执行同一个kernel，每个线程处理的数据不一样
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线程在cuda core里面，block以块为单位分配到sm中，grid在device中
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如图描述的是：9个block分给3个sm
这张ppt的流程与下面这个图其实是一回事
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理由：层层分级便于管理，和企业或government管理有点相似。还有个协作，通过共享内存使thread block协作。

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h_a，h_b指CPU的变量，d_a等指GPU的变量，申请各自的空间。
使用cudaMemcpy函数将cpu的变量传给gpu，然后使用kernel函数计算。
然后将结果送回去给CPU，最后释放
第一步
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第二步，还有个步骤是，cpu通过giga thread将block分配给sm中
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第三步
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2）CUDA线程索引

设置多大？没有规矩，要通过实验！！！

3）CUDA线程分配

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每个线程块的xyz维度最大申请1024,1024,64

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参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1dq4y1k7RD?p=1《NVIDIA-CUDA-冬令营》

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