CUDA核函数,如何设置grid和block即不超过大小又能够遍历整个volume

此问题答案来自于openAI

1、Grid 大小: Grid 的大小由 dim3 grid 定义,其三个分量分别表示在 x、y、z 方向上的 Grid 数量。Grid 的大小不应该超过 GPU 的最大 Grid 大小。cudaDeviceGetAttribute获取限制。

复制代码
int maxGridSizeX, maxGridSizeY, maxGridSizeZ;
cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeX, cudaDevAttrMaxGridSizeX, 0);
cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeY, cudaDevAttrMaxGridSizeY, 0);
cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeZ, cudaDevAttrMaxGridSizeZ, 0);

2、Block 大小: Block 的大小由 dim3 block 定义,其三个分量表示在 x、y、z 方向上的线程数量。Block 的大小不能超过 GPU 支持的最大线程块大小

复制代码
int maxBlockSize;
cudaDeviceGetAttribute(&maxBlockSize, cudaDevAttrMaxThreadsPerBlock, 0);

3、保证遍历整个体积: 确保 Grid 和 Block 的大小设置能够覆盖整个体积。

复制代码
#include <iostream>

const int volume_size_x = 512;
const int volume_size_y = 512;
const int volume_size_z = 512;

int main() {
    int maxGridSizeX, maxGridSizeY, maxGridSizeZ;
    int maxBlockSize;
    
    cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeX, cudaDevAttrMaxGridSizeX, 0);
    cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeY, cudaDevAttrMaxGridSizeY, 0);
    cudaDeviceGetAttribute(&maxGridSizeZ, cudaDevAttrMaxGridSizeZ, 0);
    cudaDeviceGetAttribute(&maxBlockSize, cudaDevAttrMaxThreadsPerBlock, 0);

    // 希望的 Block 大小
    dim3 block(8, 8, 8);

    // 计算 Grid 的大小
    dim3 grid(
        std::min((volume_size_x + block.x - 1) / block.x, maxGridSizeX),
        std::min((volume_size_y + block.y - 1) / block.y, maxGridSizeY),
        std::min((volume_size_z + block.z - 1) / block.z, maxGridSizeZ)
    );

    // 输出 Grid 和 Block 大小
    std::cout << "Grid Size: (" << grid.x << ", " << grid.y << ", " << grid.z << ")\n";
    std::cout << "Block Size: (" << block.x << ", " << block.y << ", " << block.z << ")\n";

    return 0;
}

3、如果最大的 Grid 和 Block 依然不能覆盖整个体积,你可以通过多次调用核函数,每次处理部分数据,以覆盖整个体积。在这种情况下,你可以将体积分成块。

相关推荐
I AM_SUN4 分钟前
98. 验证二叉搜索树
数据结构·c++·算法·leetcode
学习中的码虫28 分钟前
数据结构基础排序算法
数据结构·算法·排序算法
yidaqiqi1 小时前
[目标检测] YOLO系列算法讲解
算法·yolo·目标检测
飞天狗1111 小时前
2024 山东省ccpc省赛
c++·算法
卡尔曼的BD SLAMer1 小时前
计算机视觉与深度学习 | Python实现EMD-SSA-VMD-LSTM-Attention时间序列预测(完整源码和数据)
python·深度学习·算法·cnn·lstm
珊瑚里的鱼2 小时前
【滑动窗口】LeetCode 1658题解 | 将 x 减到 0 的最小操作数
开发语言·c++·笔记·算法·leetcode·stl
落樱弥城2 小时前
角点特征:从传统算法到深度学习算法演进
人工智能·深度学习·算法
共享家95273 小时前
哈希的原理、实现
c++·算法
进击的小白菜3 小时前
用Java实现单词搜索(LeetCode 79)——回溯算法详解
java·算法·leetcode
珂朵莉MM3 小时前
2024 睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-专科组(国赛)解题报告 | 珂学家
开发语言·人工智能·算法·leetcode·职场和发展·深度优先·图论