threadIdx, blockIdx, blockDim

Todos los threads ejecutan el mismo código, así que cada uno debe preguntar: ¿qué parte de los datos me corresponde? CUDA responde mediante variables integradas. 📍

Dentro de un kernel, threadIdx indica a un thread su posición dentro de su propio block. El primer thread de un block tiene threadIdx.x igual a 0.

La variable blockIdx indica a un thread a qué block pertenece dentro de la grid. La numeración de los blocks también comienza en 0.

También dispone de blockDim, que indica el número de threads por block. Si lanzó 256 threads, blockDim.x vale 256 para todos los threads.

Usted nunca establece estas variables. CUDA las completa para cada thread en el momento en que se lanza el kernel.

Cada una tiene los campos x, y y z para lanzamientos 1D, 2D o 3D. Para arrays sencillos, normalmente solo utilizará el campo x.

Por sí solo, threadIdx se repite en cada block. Para obtener una posición única, debe combinar blockIdx y blockDim con threadIdx.

Con un blockDim de 4, el thread 2 del block 0 corresponde al elemento 2, pero el thread 2 del block 1 corresponde al elemento 6. El block desplaza el punto de inicio.

Estas funciones integradas son de solo lectura dentro del kernel. Trátelas como coordenadas fiables que describen exactamente dónde se encuentra su thread.

Hay otro elemento útil: gridDim contiene el número total de blocks de la grid. Resulta práctico cuando recorre más datos que threads.

Estas tres variables son la materia prima para calcular un índice global, que es la forma en que cada thread reclama su propio elemento.

Elija la variable que realiza la tarea indicada.

Ha conocido las variables integradas: threadIdx para la posición dentro de un block, blockIdx para el block y blockDim para el tamaño del block. Juntas permiten localizar un thread con precisión. ✅