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。

以下是用CUDA实现对大规模矩阵进行求和的代码，其中使用了二维的线程块和线程网格：

#include <stdio.h>

#define N 1024 // 矩阵大小

// CUDA 核函数，对二维矩阵进行求和
__global__ void sumMatrix(float *d_matrix, float *d_sum, int width) {
    int tx = threadIdx.x; // 线程在块内的 x 坐标
    int ty = threadIdx.y; // 线程在块内的 y 坐标
    int bx = blockIdx.x; // 块在网格中的 x 坐标
    int by = blockIdx.y; // 块在网格中的 y 坐标

    // 计算当前线程处理的元素的全局索引
    int idx = (by * blockDim.y + ty) * width + bx * blockDim.x + tx;

    if (idx < N * 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, *d_sum;
    int size = N * N * sizeof(float);
    int blockWidth = 32;
    dim3 block(blockWidth, blockWidth); // 线程块大小
    dim3 grid((N + blockWidth - 1) / blockWidth, (N + blockWidth - 1) / blockWidth); // 线程网格大小

    // 分配 Host 端和 Device 端内存
    h_matrix = (float*)malloc(size);
    h_sum = (float*)malloc(sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_matrix, size);
    cudaMalloc(&d_sum, sizeof(float));

    // 初始化矩阵和求和变量
    for (int i = 0; i < N * N; i++) {
        h_matrix[i] = 1.0f;
    }
    *h_sum = 0.0f;

    // 将矩阵和求和变量从 Host 端复制到 Device 端
    cudaMemcpy(d_matrix, h_matrix, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_sum, h_sum, sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 调用 CUDA 核函数进行求和操作
    sumMatrix<<<grid, block>>>(d_matrix, d_sum, N);

    // 将求和变量从 Device 端复制到 Host 端
    cudaMemcpy(h_sum, d_sum, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 输出结果
    printf("The sum of the matrix is: %f\n", *h_sum);

    // 释放内存
    free(h_matrix);
    free(h_sum);
    cudaFree(d_matrix);
    cudaFree(d_sum);

    return 0;
}

这里的核函数 `sumMatrix` 使用了二维的线程块和线程网格，每个线程计算矩阵中的一个元素，然后对求和变量进行原子加操作。在主函数中，我们将矩阵和求和变量从 Host 端复制到 Device 端，然后调用核函数进行求和操作，最后将求和变量从 Device 端复制到 Host 端并输出结果。