threadIdx وblockIdx وblockDim

ينفذ كل خيط الشفرة نفسها، لذلك يحتاج كل خيط إلى أن يسأل: أي جزء من البيانات يخصني؟ تجيب CUDA عن ذلك باستخدام متغيرات مضمّنة. 📍

داخل النواة، يخبر threadIdx الخيط بموضعه داخل كتلته. ويكون threadIdx.x للخيط الأول في الكتلة مساويًا لـ 0.

يخبر المتغير blockIdx الخيط بالكتلة التي ينتمي إليها ضمن الشبكة. ويبدأ ترقيم الكتل أيضًا من 0.

تحصل أيضًا على blockDim، وهو عدد الخيوط في كل كتلة. فإذا أطلقت 256 خيطًا، فستكون قيمة blockDim.x هي 256 لكل خيط.

لا تضبط هذه المتغيرات بنفسك مطلقًا. إذ تملؤها CUDA لكل خيط فور إطلاق النواة.

يحتوي كل منها على حقول x وy وz لعمليات الإطلاق أحادية الأبعاد أو ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد. وبالنسبة إلى المصفوفات البسيطة، ستتعامل عادةً مع الحقل x فقط.

بمفرده، يتكرر threadIdx في كل كتلة. وللحصول على موضع فريد، يجب أن تدمج blockIdx وblockDim مع threadIdx.

مع blockDim يساوي 4، يكون الخيط 2 في الكتلة 0 هو العنصر 2، بينما يكون الخيط 2 في الكتلة 1 هو العنصر 6. إذ تغيّر الكتلة نقطة البداية.

هذه العناصر المضمّنة للقراءة فقط داخل النواة. تعامل معها بوصفها إحداثيات موثوقة تصف الموضع الدقيق لخيطك.

هناك عنصر مساعد آخر: يحتفظ gridDim بالعدد الإجمالي للكتل في الشبكة. ويفيد ذلك عند تكرار المعالجة على بيانات أكثر من عدد الخيوط.

هذه المتغيرات الثلاثة هي المواد الأساسية لحساب فهرس عام، وهو ما يمكّن كل خيط من حجز عنصره الخاص.

اختر المتغير الذي يؤدي المهمة المذكورة.

تعرّفت إلى العناصر المضمّنة: threadIdx لتحديد الموضع داخل الكتلة، وblockIdx لتحديد الكتلة، وblockDim لتحديد حجم الكتلة. وتحدد هذه العناصر معًا موضع الخيط بدقة. ✅