Python 在pycuda中，如何将二维数组的行分配给每个线程？

我是pycuda的新手。在我的代码中，每个线程都需要计算一行二维数组。但是，正如我在示例中看到的，只使用了基于元素的分布。如何根据阵列的行分布它

。。。。基于元素的分布

这是一个非常奇怪的术语，因为CUDA或PyCUDA中根本没有“分布”的概念。在CUDA中，给定线程如何处理输入数据完全由程序员决定，没有任何预定义的“分布”

因此，在标准CUDA C内核中（这是您在PyCUDA中编写的，它实际上只是一个API包装器和编译系统），您可以对一行主要有序输入执行类似的操作：

__global__ 
void kernel(float* array, int lda)
{
     int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
     int rowid = tid * lda;
     float* row = array + rowid;

     for(int col=0; col<lda; col++) {
         row[col] = ....;
     }
}

\uuuu全局\uuuu
无效内核（浮点*数组，整数lda）
{
int tid=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x；
int rowid=tid*lda；
浮点*行=数组+行ID；
对于（int col=0；col）您是在询问
ElementwiseKernel
？还是通用CUDA内核代码？一个通用CUDA内核。很抱歉我的描述不好。谢谢您的回复。它确实对我有帮助。我会尝试一下。