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本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。

前言

线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的，本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式：

• 2D grid 2D block

线程索引

矩阵在memory中是row-major线性存储的：

在kernel里，线程的唯一索引非常有用，为了确定一个线程的索引，我们以2D为例：

• 线程和block索引
• 矩阵中元素坐标
• 线性global memory 的偏移

首先可以将thread和block索引映射到矩阵坐标：

ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x

iy = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y

之后可以利用上述变量计算线性地址：

idx = iy * nx + ix

 

上图展示了block和thread索引，矩阵坐标以及线性地址之间的关系，谨记，相邻的thread拥有连续的threadIdx.x，也就是索引为(0,0)(1,0)(2,0)(3,0)...的thread连续，而不是(0,0)(0,1)(0,2)(0,3)...连续，跟我们线代里玩矩阵的时候不一样。

现在可以验证出下面的关系：

thread_id（2,1）block_id（1,0） coordinate（6,1） global index 14 ival 14

下图显示了三者之间的关系：

 

代码

 

int main(int argc, char **argv) {printf("%s Starting...\n", argv[0]);// set up deviceint dev = 0;cudaDeviceProp deviceProp;CHECK(cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev));printf("Using Device %d: %s\n", dev, deviceProp.name);CHECK(cudaSetDevice(dev));　　// set up date size of matrixint nx = 1<<14;int ny = 1<<14;int nxy = nx*ny;int nBytes = nxy * sizeof(float);printf("Matrix size: nx %d ny %d\n",nx, ny);// malloc host memoryfloat *h_A, *h_B, *hostRef, *gpuRef;h_A = (float *)malloc(nBytes);h_B = (float *)malloc(nBytes);hostRef = (float *)malloc(nBytes);gpuRef = (float *)malloc(nBytes);// initialize data at host sidedouble iStart = cpuSecond();initialData (h_A, nxy);initialData (h_B, nxy);double iElaps = cpuSecond() - iStart;memset(hostRef, 0, nBytes);memset(gpuRef, 0, nBytes);// add matrix at host side for result checksiStart = cpuSecond();sumMatrixOnHost (h_A, h_B, hostRef, nx,ny);iElaps = cpuSecond() - iStart;// malloc device global memoryfloat *d_MatA, *d_MatB, *d_MatC;cudaMalloc((void **)&d_MatA, nBytes);cudaMalloc((void **)&d_MatB, nBytes);cudaMalloc((void **)&d_MatC, nBytes);// transfer data from host to devicecudaMemcpy(d_MatA, h_A, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_MatB, h_B, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);// invoke kernel at host sideint dimx = 32;int dimy = 32;dim3 block(dimx, dimy);dim3 grid((nx+block.x-1)/block.x, (ny+block.y-1)/block.y);iStart = cpuSecond();sumMatrixOnGPU2D <<< grid, block >>>(d_MatA, d_MatB, d_MatC, nx, ny);cudaDeviceSynchronize();iElaps = cpuSecond() - iStart;printf("sumMatrixOnGPU2D <<<(%d,%d), (%d,%d)>>> elapsed %f sec\n", grid.x,grid.y, block.x, block.y, iElaps);// copy kernel result back to host sidecudaMemcpy(gpuRef, d_MatC, nBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);// check device resultscheckResult(hostRef, gpuRef, nxy);// free device global memorycudaFree(d_MatA);cudaFree(d_MatB);cudaFree(d_MatC);// free host memoryfree(h_A);free(h_B);free(hostRef);free(gpuRef);// reset devicecudaDeviceReset();return (0);
}

编译运行：

$ nvcc -arch=sm_20 sumMatrixOnGPU-2D-grid-2D-block.cu -o matrix2D
$ ./matrix2D

输出：

./a.out Starting...
Using Device 0: Tesla M2070
Matrix size: nx 16384 ny 16384
sumMatrixOnGPU2D <<<(512,512), (32,32)>>> elapsed 0.060323 sec
Arrays match.

接下来，我们更改block配置为32x16，重新编译，输出为：

sumMatrixOnGPU2D <<<(512,1024), (32,16)>>> elapsed 0.038041 sec

可以看到，性能提升了一倍，直观的来看，我们会认为第二个配置比第一个多了一倍的block所以性能提升一倍，实际上也确实是因为block增加了。但是，如果你继续增加block的数量，则性能又会降低：

sumMatrixOnGPU2D <<< (1024,1024), (16,16) >>> elapsed 0.045535 sec

下图展示了不同配置的性能;

 

关于性能的分析将在之后的博文中总结，现在只是了解下，本文在于掌握线程组织的方法。