c – 计算cuda内核的块数和线程数,以及如何使用它们

我一直在试图弄清楚如何制作我认为是一个简单的内核来获取2d矩阵中的值的平均值,但是我有一些问题让我的思维过程直接进行.

根据我的deviceQuery输出,我的GPU有16MP,32cores / mp,块最大为1024x1024x64,我有一个最大线程/块= 1024.

所以,我正在处理一些大型图像.也许5000px x 3500px或类似的东西.我的一个内核是在图像中的所有像素上取平均值.

现有代码将图像存储为2D数组[rows] [cols].因此,在C中,内核看起来像你期望的那样,循环遍历行,并且循环遍历cols,计算在中间.

那么如何在CUDA中设置此代码的维度计算部分?我已经查看了SDK中的缩减代码,但这是针对单维数组的.它没有提到如何设置块数和线程数,当你有soemthing 2D时.

我想我实际上需要像这样设置它,这就是我希望有人能够帮助你的地方:

num_threads=1024;
blocksX = num_cols/sqrt(num_threads);
blocksY = num_rows/sqrt(num_threads);
num_blocks = (num_rows*num_cols)/(blocksX*blocksY);

dim3 dimBlock(blocksX, blocksY, 1);
dim3 dimGrid(num_blocks, 1, 1);

这似乎对设置有意义吗?

然后在内核中,要处理特定的行或列,我必须使用

rowidx =(blockIdx.x * blockDim.x)threadId.x
colidx =(blockIdx.y * blockDim.y)threadId.y

至少我认为这对于获得行和列是有效的.

那么我如何访问内核中的特定行r和列c?在cuda编程指南中,我找到了以下代码:

// Host code int width = 64, height = 64;
float* devPtr; size_t pitch;
cudaMallocPitch(&devPtr, &pitch, width * sizeof(float), height);
MyKernel<<<100, 512>>>(devPtr, pitch, width, height);
// Device code __global__ void MyKernel(float* devPtr, size_t pitch, int width, int height)
{
for (int r = 0; r < height; ++r)
{
float* row = (float*)((char*)devPtr + r * pitch);
for (int c = 0; c < width; ++c)
{
float element = row[c];
}
}
}

这看起来类似于你在C中使用malloc来声明一个2D数组,但它没有提到在你自己的内核中访问该数组.我想在我的代码中,我将使用cudaMallocPitch调用,然后执行memcpy将我的数据导入设备上的2D数组?

任何提示赞赏!谢谢!

最佳答案
最近,我以下列方式想出了这个问题.

// Grid and block size
const dim3 blockSize(16,16,1);
const dim3 gridSize(numRows, numCols, 1); 
// kernel call
rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows, numCols

gridsize =块数
blocksize =每个块的线程数

这是相应的内核

__global__ void rgba_to_greyscale(const uchar4* const rgbaImage,
                       unsigned char* const greyImage,
                       int numRows, int numCols)
{ 
    int idx = blockIdx.x + blockIdx.y * numRows;
    uchar4 pixel     = rgbaImage[idx]; 
    float  intensity = 0.299f * pixel.x + 0.587f * pixel.y + 0.114f * pixel.z;  
    greyImage[idx]   = static_cast<unsigned char>(intensity);   
}

祝好运!!!

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