C++ CUDA内核中的2个变量

我想用CUDA内核解一个矩阵。 矩阵使用像这样的i和j索引

M[i*N+j]

如果我想将元素从M复制到任何其他变量，比如M_temp，我应该这样做

M_temp[i*N+j] = M[i*N+j];

我有下一个关于使用块和线程的声明

dim3 grid = dim3(2, 1, 1);
dim3 block = dim3(10, 10, 1);

我不知道我是否错了，但根据之前的声明，我可以有100个线程每个块。总共200个线程

在内核中，我想使用索引

__global__ void kernel(double *M)
{
    int i = ???;
    int j = ???;

}

我希望每个块至少使用100个线程，这样最大矩阵大小为：

M[100x100]

但是我想用

1 block for variable i

及

我一直在考虑使用

__global__ void kernel(double *M)
{
    int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
    int j = threadIdx.y + blockDim.x * blockIdx.x;

    __syncthreads();
    M_temp[i*N+j] = M[i*N+j];        
}

但这种方法使用x中的所有块。我不知道，我很困惑。 请帮帮我

顺便说一下，我的gpu是Geforce 610m

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谢谢

如果要使用

100x100

矩阵执行某些操作，并且希望每个线程处理每个条目，则需要10000个线程。只要对一个块中的线程数有限制（通常是

1024

或

32x32

），就需要增加网格大小：

 dim3 grid = dim3(10, 10, 1);
 dim3 block = dim3(10, 10, 1);

现在，您只需在内核中创建

i

和

j

：

 i=blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 j=blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
 M[i*N+j]=...

根据我们的网格和块大小，您的

blockDim.x=blockDim.y=10

和

blockIdx.x、blockIdx.y、threadIdx.x、threadIdx.y

范围从

0

到

9

，因此您的

i

和

j

范围从

0

到

99

一般来说，我通常遵循cuda示例。对于任意的gridsize和blocksize，您的内核应该如下所示：

const int numThreadsx = blockDim.x * gridDim.x;
const int threadIDx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

const int numThreadsy = blockDim.y * gridDim.y;
const int threadIDy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;


for (int i = threadIDx; i < N; i += numThreadsx)
    for (int j = threadIDy; j < N; j += numThreadsy)
        M[i*N+j]=...

const int numThreadsx=blockDim.x*gridDim.x；
const int threadIDx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIDx.x；
const int numThreadsy=blockDim.y*gridDim.y；
const int threadIDy=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y；
for（int i=threadIDx；i

注意，您需要将变量

N

传递到内核中

const int numThreadsx = blockDim.x * gridDim.x;
const int threadIDx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

const int numThreadsy = blockDim.y * gridDim.y;
const int threadIDy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;


for (int i = threadIDx; i < N; i += numThreadsx)
    for (int j = threadIDy; j < N; j += numThreadsy)
        M[i*N+j]=...