Cuda块/网格尺寸：何时使用dim3？

关于使用dim3设置CUDA内核中的线程数，我需要一些澄清

我有一个1D浮点数组中的图像，我正在用它复制到设备上：

checkCudaErrors(cudaMemcpy( img_d, img.data, img.row * img.col * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));

现在我需要设置网格和块大小以启动内核：

dim3 blockDims(512);
dim3 gridDims((unsigned int) ceil(img.row * img.col * 3 / blockDims.x));
myKernel<<< gridDims, blockDims>>>(...)

int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

当我不使用dim3时，我只使用一个索引

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非常感谢，

在内存中安排数据的方式独立于如何配置内核线程

内存始终是一个1D的连续字节空间。但是，访问模式取决于如何解释数据，以及如何通过1D、2D和3D线程块访问数据

dim3

是基于uint3的整数向量类型，用于指定维度。定义dim3类型的变量时，任何未指定的组件都将初始化为1

块和网格也会发生同样的情况

更多信息请访问：

因此，在这两种情况下：

dim3 blockDims（512）

和

myKernel（…）

您将始终可以访问threadIdx.y和threadIdx.z

由于线程ID从零开始，您还可以使用

y

维度将内存位置计算为行主顺序：

int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

int gid = img.col * y + x; 

因为

blockIdx.y

和

threadIdx.y

将为零

总而言之，使用dim3结构并不重要。我很清楚线程的配置是在哪里定义的，1D、2D和3D访问模式取决于您如何解释数据，以及如何通过1D、2D和3D线程块访问数据

int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

int gid = img.col * y + x;