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CUDA Academy · Lektion

Der Start mit dreifachen spitzen Klammern

Rufen Sie einen Kernel mit >> auf.

Der Start mit dreifachen spitzen Klammern ist eine kostenlose CUDA Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des CUDA Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

Launching Is Different

You do not call a kernel like a normal function. You launch it, telling the GPU how many threads to spin up at the same time. 🚀

The <<< >>> Syntax

The launch uses CUDA's special triple angle brackets. Inside them you give a launch configuration before the normal argument list.

myKernel<<<blocks, threads>>>(args);

First Number: Blocks

The first value sets how many blocks launch. A block is a group of threads that run together and share fast on-chip memory.

myKernel<<<4, threads>>>(args); // 4 blocks

Second Number: Threads per Block

The second value sets threads per block. Total threads launched equals blocks times threads per block.

myKernel<<<4, 256>>>(args); // 1024 threads

Arguments Come After

After the brackets, you pass the kernel's normal arguments in parentheses, just like any C++ call.

doubleIt<<<1, 256>>>(devicePtr);

Launches Are Asynchronous

A launch is asynchronous: the CPU queues the work and keeps going immediately. The GPU runs the kernel in the background.

Configs Can Be Variables

The launch numbers do not have to be literals. You often compute the block count from your data size at runtime.

int blocks = (n + 255) / 256;
add<<<blocks, 256>>>(c, a, b, n);

Using dim3 for 2D

For grids and blocks in 2D or 3D, you use a dim3 value. It bundles x, y, and z sizes into the launch.

dim3 threads(16, 16);
blur<<<grid, threads>>>(img);

Picking Threads per Block

A safe default for threads per block is 128 or 256. Values must be multiples of 32 and stay at or below 1024.

kernel<<<blocks, 128>>>(data);

A Bad Config Fails

If you ask for too many threads per block, the launch fails silently. You must check for errors right after launching.

kernel<<<1, 2048>>>(p); // too big, fails

Read It Left to Right

Read a launch as: run this kernel across this many blocks of this many threads, with these arguments. Simple once it clicks.

vectorAdd<<<grid, block>>>(c, a, b, n);

Quick Check

Time to check the launch configuration.

Recap: The Launch

You launch with kernel<<>>(args). Blocks times threads is your total, and launches run async. You are launching like a pro! 🎉

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Der Start mit dreifachen spitzen Klammern“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Der Start mit dreifachen spitzen Klammern“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des CUDA Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der CUDA Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Der Start mit dreifachen spitzen Klammern“?

Rufen Sie einen Kernel mit >> auf. Du übst CUDA Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um CUDA Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. CUDA Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Der Start mit dreifachen spitzen Klammern“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser CUDA Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede CUDA Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Anatomie eines Kernels
  2. Der Start mit dreifachen spitzen Klammern
  3. printf innerhalb eines Kernels
  4. cudaDeviceSynchronize erklärt
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