CUDA Academy · Leçon

Le lancement entre triples chevrons

Appelez un noyau avec >>.

Le lancement entre triples chevrons est une leçon CUDA Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage CUDA Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

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! 🎉

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Le lancement entre triples chevrons » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Le lancement entre triples chevrons » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours CUDA Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Le lancement entre triples chevrons » ?

Appelez un noyau avec >>. Tu pratiques CUDA Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer CUDA Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. CUDA Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Le lancement entre triples chevrons » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon CUDA Academy ?

Oui. Chaque leçon CUDA Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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