使用CUDA线程索引作为数字
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，用于利用GPU（Graphics Processing Unit）进行高性能计算。CUDA线程索引是在CUDA编程中用于标识和管理线程的一种机制。
在CUDA编程中，线程索引用于确定每个线程在执行过程中的唯一标识。CUDA使用三维线程块和三维线程网格的概念来组织线程。每个线程块由多个线程组成，而线程网格则由多个线程块组成。线程索引可以通过内置变量来访问，例如threadIdx.x、threadIdx.y和threadIdx.z，分别表示线程在块内的x、y和z方向上的索引。
使用CUDA线程索引作为数字可以实现很多并行计算任务，例如图像处理、科学计算、深度学习等。通过合理地利用线程索引，可以将任务分配给不同的线程，充分利用GPU的并行计算能力，提高计算效率和性能。
腾讯云提供了适用于CUDA编程的云服务器实例，例如GPU计算型实例，用户可以在这些实例上进行CUDA编程和并行计算任务。腾讯云的GPU计算型实例包括GPU计算型GN6、GN6S和GN6V，适用于不同规模和需求的并行计算任务。用户可以根据自己的需求选择适合的实例类型，并通过腾讯云的GPU计算服务进行高性能计算。
更多关于腾讯云GPU计算型实例的信息，可以访问以下链接：
相关·内容
1回答
使用CUDA线程索引作为数字
c++、cuda、gpu、gpgpu
我是CUDA和GPGPU的新手。我正在尝试检查一大组数字(大于32位)的属性，我想尝试使用配备nVidia GTX1080的Windows7 64位计算机来执行此操作： CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA CapabilityC
浏览 1提问于2017-02-23得票数 1
1回答
CUDA中每线程类散列表数据结构的实现
c、cuda、parallel-processing
我的问题简而言之:我有一个CUDA程序，其中每个线程需要将数字存储在不同的“bin”中，并且我通过一个整数来标识每个bin。对于我的程序的典型运行，每个CUDA线程可能只存储上百万个bin中的100个数字，所以我想知道是否有其他数据结构而不是数组来允许我保存这些数据。每个线程都有它自己的这个结构的副本。长版本:我有一个CUDA蒙特卡罗模拟，它模拟粒子通过体素化(简单体积元素)几何体的传输。(目前，我使用384*512个线程</
浏览 0提问于2011-07-25得票数 5
回答已采纳
2回答
C++到Cuda的转换/字符串生成和比较
c++、string、random、cuda
我选择将我的想法和应用程序建立在传统代码中不使用的基础上。这就引出了使用CUDA的想法。我所知道的比较传统方法和非传统方法速度的最好方法之一是字符串生成和比较。可以使用定时器和输出来演示传统CPU生成的生成和匹配速度。然后，您可以显示GPU处理的速度和输出的增加(或减少)。我已经查看了CUDA API，但找不到任何可能引导我朝着正确方向前进的东西。
浏览 1提问于2011-02-24得票数 1
回答已采纳
2回答
CUDA的线程总数(随时间执行，而不是并行执行)是多少？
c++、cuda、parallel-processing
函数是自包含的，需要一个整数作为输入，让我们称之为f(n)。N的范围实际上是0<n< 10^11。我们可以忽略端点的包含，我只需要在CUDA上运行这么大的索引的概念。我想使用CUDA运行这个函数，但是我在概念上遇到了麻烦。也就是说，我知道如何使用块和线程索引来模拟上面提到的n。如图40所示，但是，当n>TotalNumberOfThreadsPer_CUDA_Call时会发生什么。
本质上，对于我在CUDA<
浏览 3提问于2014-12-19得票数 1
回答已采纳
1回答
CUDA:线程和数组分配
cuda
我已经读过很多次关于CUDA线程/块和数组的内容，但仍然不理解要点: CUDA如何以及何时开始为内核函数运行多线程。当主机调用内核函数时，或者在内核函数内部。当我们调用函数transpose<<<gDim, bDim>>>(Md, Bd, WIDTH)时，CUDA会自动将数组的每个元素分配到一个线程(和块)中，当我们调用“一次”tranpose时，CUDA将在gDim * bDim线程上运行gDim * b
浏览 1提问于2012-12-12得票数 1
回答已采纳
1回答
加速神经网络计算
python、gpu、numba、acceleration
我正在努力完成Nvidia的“CUDA Python加速计算基础”课程，并完成了重构一些代码的简单版本的任务，这些代码执行在神经网络中创建隐藏层所需的工作：fromnumba import cuda, vectorize
return grayscales / 255
@vectorize(['float
浏览 19提问于2022-09-19得票数 1
1回答
cuda矩阵逐列乘法
cuda、matrix-multiplication
我正在尝试在cuda中做矩阵乘法。我的实现与cuda示例不同。cuda示例(来自cuda样本)通过将第一矩阵行中的每个值乘以第二矩阵列中的每个值来执行矩阵乘法，然后对乘积求和并将其存储在第一矩阵行的索引处的输出向量中。cuda示例实现可以让单个线程更新输出向量中的每个索引，而我的实现可以让多个线程更新每个索引。
我得到的结果只显示了其中的一些值。例如，如果我让它进行4次迭代更新，它只会进行2次或1次更新。我认为<em
浏览 2提问于2012-12-28得票数 0
回答已采纳
1回答
是否有方法显式地将线程映射到数据自动化系统中的特定翘曲？
cuda、gpu、gpgpu、gpu-warp、warp-scheduler
比如说，对一个CUDA程序进行了动态分析，这样某些线程最好处于相同的翘曲之中。在CUDA中是否有控制线程到翘曲调度的方法？
浏览 5提问于2017-03-24得票数 0
回答已采纳
1回答
Numba cuda:使用共享内存添加数字会导致覆盖
python、cuda、shared-memory、numba
我一直在尝试使用共享内存添加数字，因此如下所示：线程1:将1加到共享内存变量sharedMemT但结果是@cuda.jit() sharedMemT = cuda.shared.array(shape=(1), dtype=int32) cuda.syncth
浏览 5提问于2019-11-29得票数 0
回答已采纳
2回答
cuda线程索引
c、cuda
这个表达式是否适用于矩阵索引(dim3 threadBlock = (A，B，1)，dim3 blockGrid = (C，D，1)，其中A，B，C，D是一些数字)？
浏览 0提问于2012-03-25得票数 2
2回答
为什么CUDA内核在做任何事情之前必须检查“`if (index <n)”？
cuda、gpgpu
显然，在索引>= n的地方，不应该调用内核。
OpenCL不要求您进行这样的边界检查，它已经在内核之外为您完成了。
浏览 11提问于2022-10-05得票数 -3
回答已采纳
1回答
在CUDA中作为内存位置索引的线程索引
memory、cuda、gpu、matrix-multiplication
根据定义，线程是进程内的执行路径。但是在内核的实现过程中，会生成一个thread_id或global_index来访问分配的内存位置。我在这里的疑问是，生成的索引并不指向线程(根据定义)，而是用于访问内存中数据的位置，那么为什么我们将其称为线程索引或全局线程索引，为什么不使用内存索引或其他什么呢？
浏览 3提问于2020-06-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个内核，其中几个线程将写入位于全局内存中的相同数组位置，比如说arrayi。这里的其他相关问题给出了原子的使用和其他东西的答案。但是没有答案显示实际的cuda代码。有没有人可以向cuda代码展示arrayi，即数组在索引i的位置，是如何由几个线程原子编写的。谢谢!
浏览 0提问于2012-08-02得票数 1
回答已采纳
1回答
CU_CTX_SCHED_BLOCKING_SYNC使内核同步吗？
c++、cuda、gpu、nvidia
使用CU_CTX_SCHED_BLOCKING_SYNC创建CUDA上下文是否使CUDA内核实际上是同步启动的(即将CPU线程作为正常的CPU启动相同的线程功能)？文件只说明
但我不确定我是否理解得对。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 2
回答已采纳
1回答
CUDA如何欺骗内核，使其认为它在另一个线程中？
c++、c、multithreading、cuda
我正在为CUDA内核函数编写一个包装器来管理线程分配，以隐藏GPU中的线程限制。因为CUDA有线程限制，所以用户必须编写一个程序来管理线程。我试图做的是对用户隐藏线程限制，这样他就可以在任意数量的线程中运行他的内核。基本思想是这样的：
void launch_cuda_kernel_matrix(void (*func)(void*), void* param, unsigned int dim_x, unsignedcurrent_
浏览 1提问于2015-02-07得票数 0
1回答
在cuda中，每个块有一个线程
c++、vector、cuda
如果我有一个2D向量序列(或流)，并且我想为每个2D向量使用一个线程，那么我是否可以为每个向量分配一个块，每个块分配一个线程？我必须先把它转换成一维数组吗？或者唯一的线程可以通过块Idx.x和块Idx.y访问向量元素？这是正确的吗：每个向量的计算是独立的。我的设备计算能力是2.1
浏览 2提问于2014-06-25得票数 1
回答已采纳
2回答
CUDA Nsight调试焦点，Visual Studio 2012版
c++、visual-studio-2012、cuda、nsight
我正在做一个项目，包括使用Visual Studio 2012和CUDA开发，并集成了Nsight调试环境。我可以很容易地看到在图形处理器上的线程直到threadIdx == 128，但是，当我试图看到更高的索引线程，这意味着除了第一块，使用调试焦点对话框通过CUDA调试焦点，我有困难，切换到其他块。
浏览 4提问于2016-08-24得票数 0
1回答
为什么启动Numba cuda内核可以处理多达640个线程，但在有足够的GPU可用内存的情况下却无法运行641个线程？
python、cuda、out-of-memory、numba
我有一个Numba cuda内核，我可以在RTX 3090上启动多达640个线程和64个块。如果我尝试使用641个线程，它会失败，并显示以下信息： Traceback (most recent call last):
浏览 104提问于2021-08-04得票数 1
回答已采纳
1回答
从GPU内核/线程角度理解Theano示例
python、machine-learning、gpgpu、theano、theano-cuda
我也找不到使用768个线程的原因。我的GPU (GeForce 840米)有384个核心。我是否可以假设，如果我用384代替30，我将使用所有的384核心？此外，768个线程的值是否应该保持不变？
浏览 1提问于2016-01-04得票数 3
回答已采纳
2回答
下面是我必须实现的程序的部分:计算SAD的内核和网格/线程块大小的设置。程序的其余部分是提供的，可以假定是正确的。这里，我得到当前线程的x和y索引，并使用这些索引获取当前线程中处理的图像数组中的像素。然后我计算绝对差，等待所有线程完成计算，然后如果当前线程在图像中的块中，我们关心的绝对差被用atomicAdd添加到全局内存中的和中，以避免写入过程中的冲突。__global__ void gpuCounterKernel(pixel*
浏览 4提问于2013-09-25得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
