如何使用CUDA处理任意大小的任务？

我开始学习CUDA，不得不直接投入到一个项目中，所以我目前缺乏坚实的理论背景；我会一路上把它捡起来

虽然我知道硬件的构建方式需要程序员处理线程块和网格，但在我的入门书中，我还没有找到以下问题的答案：

• 当任务大小大于GPU一次可以处理的线程数量时会发生什么？GPU是否会以CPU相同的方式（即顺序）通过阵列
• 因此，如果给定任务所需的线程块数量超过了可以在GPU上同时运行的线程块数量，我应该担心吗？到目前为止，我发现了一个“线程块限制”的概念，它显然比GPU在给定时刻能够处理的要高，因此，这是我应该关注的真正（也是唯一）限制吗
除了为给定的硬件选择合适的块大小之外，在设置内核执行时还有什么问题需要考虑吗？我对启动任意大小的任务感到不知所措。甚至考虑使用OpenCL而不是CUDA，因为在启动内核以在数组上执行时，似乎没有显式的块大小计算

---

我同意将其作为副本关闭，如果是，请确保指向原始问题。

线程块的数量可以是任意的。如果数量较大，硬件可以按顺序处理它们。此链接提供基本视图

另一方面，通过增加每个线程的工作量，可以使用有限数量的线程来处理任意大小的任务。这个链接向您展示了如何做到这一点以及为什么它更好

你可能想阅读下面两个完整的答案

---

如果下层选民留下他们不喜欢这个问题的地方，我将不胜感激，谢谢。这个问题非常准确，我不知道为什么投票的范围太广。我投票决定结束投票，因为范围太广。因为它是。你已经有效地提出了四个不同的问题，回答它们都需要很长的时间。当然比我愿意写的要长。