El lanzamiento con triple ángulo
Llame a un kernel con >>.
El lanzamiento con triple ángulo es una lección gratuita de CUDA Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de CUDA Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.
Lanzarlo es diferente
No se llama a un kernel como a una función normal. Se lanza, indicando a la GPU cuántos hilos debe iniciar al mismo tiempo. 🚀
La sintaxis <<< >>>
El lanzamiento utiliza los corchetes angulares triples especiales de CUDA. Dentro de ellos se proporciona una configuración de lanzamiento antes de la lista normal de argumentos.
myKernel<<<blocks, threads>>>(args);Primer número: bloques
El primer valor establece cuántos bloques se lanzan. Un bloque es un grupo de hilos que se ejecutan juntos y comparten memoria rápida del chip.
myKernel<<<4, threads>>>(args); // 4 blocksSegundo número: hilos por bloque
El segundo valor establece los hilos por bloque. El total de hilos lanzados equivale al número de bloques multiplicado por los hilos por bloque.
myKernel<<<4, 256>>>(args); // 1024 threadsLos argumentos van después
Después de los corchetes, pase los argumentos normales del kernel entre paréntesis, igual que en cualquier llamada de C++.
doubleIt<<<1, 256>>>(devicePtr);Los lanzamientos son asíncronos
Un lanzamiento es asíncrono: la CPU pone el trabajo en cola y continúa de inmediato. La GPU ejecuta el kernel en segundo plano.
Las configuraciones pueden ser variables
Los números del lanzamiento no tienen que ser literales. A menudo se calcula en tiempo de ejecución el número de bloques a partir del tamaño de los datos.
int blocks = (n + 255) / 256;
add<<<blocks, 256>>>(c, a, b, n);Uso de dim3 para 2D
Para grids y bloques en 2D o 3D, se utiliza un valor dim3. Este agrupa los tamaños x, y y z en el lanzamiento.
dim3 threads(16, 16);
blur<<<grid, threads>>>(img);Elegir los hilos por bloque
Un valor predeterminado seguro para los hilos por bloque es 128 o 256. Los valores deben ser múltiplos de 32 y no superar 1024.
kernel<<<blocks, 128>>>(data);Una configuración incorrecta provoca un error
Si solicita demasiados hilos por bloque, el lanzamiento falla silenciosamente. Debe comprobar los errores justo después del lanzamiento.
kernel<<<1, 2048>>>(p); // too big, failsLéalo de izquierda a derecha
Interprete un lanzamiento así: ejecute este kernel en esta cantidad de bloques, con esta cantidad de hilos y estos argumentos. Resulta sencillo cuando se entiende.
vectorAdd<<<grid, block>>>(c, a, b, n);Comprobación rápida
Es hora de comprobar la configuración del lanzamiento.
Resumen: el lanzamiento
Usted lanza con kernel<<
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Preguntas frecuentes
¿La lección «El lanzamiento con triple ángulo» es gratis?
Sí — el texto completo de «El lanzamiento con triple ángulo» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de CUDA Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de CUDA Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «El lanzamiento con triple ángulo»?
Llame a un kernel con >>. Practicas CUDA Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar CUDA Academy?
No se requiere experiencia previa. CUDA Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «El lanzamiento con triple ángulo»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de CUDA Academy?
Sí. Cada lección de CUDA Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Anatomía de un kernel
- El lanzamiento con triple ángulo
- printf dentro de un kernel
- Explicación de cudaDeviceSynchronize