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CUDA Academy · Lección

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.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

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! 🎉

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

  1. Anatomía de un kernel
  2. El lanzamiento con triple ángulo
  3. printf dentro de un kernel
  4. Explicación de cudaDeviceSynchronize
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