blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;

时间: 2024-05-26 17:12:03 浏览: 192
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CUDA C++ 实现图像处理.pdf

这是 CUDA 编程中用来计算线程 ID 的公式。其中 blockDim.x 表示每个线程块的线程数，blockIdx.x 表示当前线程块的 ID，threadIdx.x 表示当前线程在线程块中的 ID。将三者相乘可以得到当前线程的全局 ID。这个公式的作用是将计算任务分配给多个线程同时执行，提高程序的并行性和运行效率。
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blockIdx.x表示当前线程在这个线程块中的行索引（从0开始），threadIdx.x则表示当前线程的列索引。通过将这两个值相乘再加上threadIdx.x，我们可以得到当前线程在全局内存中的索引，以此来进行数据访问或计算...

解释这段代码： int id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int r = id / N;

这段代码是在GPU编程中使用的，其中blockIdx.x和blockDim.x是CUDA编程中的变量，分别表示当前线程块的索引和线程块中线程的数量。而threadIdx.x则表示当前线程在该线程块中的索引。这段代码的作用是计算线程的唯一...

// cudaPi.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cuda.h> #include <math.h> #define NUM_THREAD 1024 #define NUM_BLOCK 1 __global__ void cal_pi(double *sum, long long nbin, float step, long long nthreads, long long nblocks) { long long i; float x; long long idx = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; for (i=idx; i< nbin; i+=nthreads*nblocks) { x = (i+0.5)*step; sum[idx] = sum[idx]+4.0/(1.+x*x); } } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { long long tid; double pi = 0; long long num_steps = 100000000; float step = 1./(float)num_steps; long long size = NUM_THREAD*NUM_BLOCK*sizeof(double); clock_t before, after; double *sumHost, *sumDev; sumHost = (double *)malloc(size); cudaMalloc((void **)&sumDev, size); // Initialize array in device to 0 cudaMemset(sumDev, 0, size); before = clock(); // Do calculation on device printf("Before Compute \n\n"); dim3 numBlocks(NUM_BLOCK,1,1); dim3 threadsPerBlock(NUM_THREAD,1,1); cal_pi <<<numBlocks, threadsPerBlock>>> (sumDev, (int)num_steps, step, NUM_THREAD, NUM_BLOCK); // call CUDA kernel printf("After Compute \n\n"); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(sumHost, sumDev, size, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("After Copy \n\n"); for(tid=0; tid<NUM_THREAD*NUM_BLOCK; tid++){ pi = pi+sumHost[tid]; } pi = pi*step; after = clock(); printf("The value of PI is %15.12f\n",pi); printf("The time to calculate PI was %f seconds\n",((float)(after - before)/1000.0)); free(sumHost); cudaFree(sumDev); return 0; }

这段代码是用 CUDA 计算圆周率的程序。程序使用了 GPU 并行计算的能力，加快了计算速度。在主函数中，程序会先在主机端分配一个数组 sumHost，然后在设备端分配一个与之对应的数组 sumDev。然后程序会将 sumDev 数组...

#include <stdio.h> #include <cuda.h> // Kernel that executes on the CUDA device __global__ void square_array(float *a, int N) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx<N) a[idx] = a[idx] * a[idx]; } int main() { float *a_h, *a_d; // Pointer to host & device arrays const int N = 10; // Number of elements in arrays size_t size = N * sizeof(float); a_h = (float *)malloc(size); // Allocate array on host cudaMalloc((void **) &a_d, size); // Allocate array on device // Initialize host array and copy it to CUDA device for (int i=0; i<N; i++) a_h[i] = (float)i; cudaMemcpy(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Do calculation on device: int block_size = 32; int n_blocks = N/block_size + (N%block_size == 0 ? 0:1); square_array <<< n_blocks, block_size >>> (a_d, N); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(a_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost); // Print results for (int i=0; i<N; i++) printf("%d %f\n", i, a_h[i]); // Cleanup free(a_h); cudaFree(a_d); return 0; }

这段代码是一个简单的 CUDA 程序，它使用 GPU 加速了一个数组元素的平方计算。程序首先在 CPU 上分配了一个大小为 N 的浮点数数组 a_h，并初始化为 0 到 N-1 的整数。然后，它在 GPU 上分配了一个与 a_h 相同大小的...
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int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (idx ) { c[idx] = a[idx] + b[idx]; } } 5. **宿主代码与设备代码的交互**：在主程序（如main.cpp）中，使用CUDA API调用kernel并在主机与设备...
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int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (index ) { c[index] = a[index] + b[index]; } } 这个kernel函数接收两个输入数组a和b，一个输出数组c以及数组大小n，并计算数组元素...
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blockIdx.x 是CUDA编程中的一个全局变量，它代表当前线程块（Thread Block）在网格（Grid）中的X坐标。...gridSize.x乘以blockDim.x给出网格的总线程数，然后通过blockIdx.x的倍数获取线程块内线程的起始位置。

要求固定一个二维的blockDim矢量求和

int i = blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y) + idx; sdata[idx] = 0; while (i ) { sdata[idx] += input[i]; i += blockDim.x * blockDim.y * gridDim.x; } __syncthreads(); for (unsigned int s = ...

帮我用cuda实现一下内容：1. 使用二维的方式对大规模矩阵进行求和，要求固定一个二维的blockDim，使用有限个二维线程网格，即启动的线程数量小于大规模矩阵分量的个数。

int idx = (by * blockDim.y + ty) * width + bx * blockDim.x + tx; if (idx * N) { atomicAdd(d_sum, d_matrix[idx]); // 对求和变量进行原子加操作 } } int main() { float *h_matrix, *d_matrix, *h_sum,...

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const int threadId = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (threadId ) { int candidate = numbers[threadId]; // 在这里实现素性检查算法... } } int primeCheckUsingCSPT4(const std::vector<int>& ...

用CUDA和C语言来写一段代码， 使用二维的方式对大规模矩阵进行求和，要求固定一个二维的blockDim，使用有限个二维线程网格，即启动的线程数量小于大规模矩阵分量的个数。

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int index = i * n + j; __shared__ float s[BLOCK_DIM][BLOCK_DIM]; s[threadIdx.x][threadIdx.y] = a...

Add kernelfun pragma to trigger kernel creation % coder.gpu.kernelfun;

int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; output[idx] = input[idx]; % A simple example operation } Here, __inline__ indicates that the function should be included directly into the ...

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