关于CUDA分配线程块的问题

在我使用CUDA对数组进行操作时,使用了三维的线程与线程块,但是对不同大小的数组如果按照相同的分配方式划分线程块的话,在每个维度的最后一个线程块可能不需要全部调用起来,比如我有一个101010大小的数组,我的线程块的大小为888个线程,这样为了满足全部计算区域需要建立222个线程块,但是这样子调用了161616个线程,超过(10,10,10)的线程会引起原本计算区域坐标的混乱,怎么才能可以把多调起来的线程不执行或者跳过呢

【以下回答由 GPT 生成】

在CUDA中,分配线程块时可以通过以下方法来避免多余的线程执行或跳过:

  1. 确定每个维度上的线程块数目:根据数组的大小和线程块的大小,计算每个维度上需要的线程块数目。以问题描述中的例子为例,数组大小为10x10x10,线程块大小为8x8x8,则在每个维度上需要的线程块数目为 ceil(10/8) = 2。

  2. 调整线程块大小:如果计算出的线程块数目乘以线程块大小超过了数组的大小,在每个维度上调整线程块的大小,使得线程块数目乘以调整后的线程块大小不超过数组的大小。以问题描述中的例子为例,计算出的线程块数目为2x2x2,每个维度上的线程块大小为8,则总共有16x16x16个线程。由于超过了数组的大小,需要调整线程块的大小。

  3. 计算线程在数组中的位置:在每个线程中,通过计算线程在数组中的位置来确定当前线程是否需要执行。通过线程的索引(blockIdx和threadIdx)以及线程块大小来计算,在每个维度上计算线程在数组中的位置。如果线程的某个维度上的位置大于等于数组的大小,则该线程需要跳过。

下面是一个示例代码,演示如何在CUDA中分配线程块时避免多余的线程执行或跳过:

#include <stdio.h>

__global__ void computeArray(int* array, int size)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int k = blockIdx.z * blockDim.z + threadIdx.z;

    // Check if the thread is within the array boundaries
    if (i < size && j < size && k < size)
    {
        // Perform computation on the array element
        int index = i + j*size + k*size*size;
        array[index] = array[index] + 1;
    }
}

int main()
{
    int size = 10;
    int arraySize = size * size * size;
    int* array;

    // Allocate memory for the array on the GPU
    cudaMalloc(&array, arraySize * sizeof(int));

    // Set the array values to 0
    cudaMemset(array, 0, arraySize * sizeof(int));

    // Define the thread block size
    dim3 blockSize(8, 8, 8);

    // Calculate the number of thread blocks in each dimension
    dim3 gridSize((size + blockSize.x - 1) / blockSize.x,
                  (size + blockSize.y - 1) / blockSize.y,
                  (size + blockSize.z - 1) / blockSize.z);

    // Launch the kernel
    computeArray<<<gridSize, blockSize>>>(array, size);

    // Wait for the kernel to finish
    cudaDeviceSynchronize();

    // Print the results
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            for (int k = 0; k < size; k++) {
                int index = i + j*size + k*size*size;
                printf("%d ", array[index]);
            }
            printf("\n");
        }
        printf("\n");
    }

    // Free the memory on the GPU
    cudaFree(array);

    return 0;
}

在以上示例代码中,首先通过cudaMalloc为数组在GPU上分配内存,并通过cudaMemset将数组的值设置为0。然后,定义线程块大小和网格大小。通过计算线程块的数目和线程块的大小,在每个线程中计算线程在数组中的位置,并检查该位置是否小于数组的大小。只有在范围内的线程才会执行计算。最后,通过cudaFree释放在GPU上分配的内存。

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