Thread, blocchi e griglie
Il modello di esecuzione della GPU.
Thread, blocchi e griglie è una lezione Mojo Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Mojo Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Mojo Academy include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
The Smallest Worker
A GPU runs your kernel as many tiny workers. Each single worker is a thread, and it usually handles one piece of data.
Grouping Threads
Threads are organized into a block. Threads in the same block can cooperate and share fast on-chip memory.
All Blocks Together
All the blocks for one kernel launch form the grid. The grid is the full set of workers handling your whole problem.
A Simple Hierarchy
The model nests neatly: threads live in blocks, and blocks live in a grid. Three levels describe every launch.
Each Thread Has an ID
Every thread can ask where it sits. Its index tells it which element of the data it is responsible for.
var tid = thread_idx.xEach Block Has an ID Too
Blocks are numbered as well. A thread combines its block id with its local id to find a unique spot.
var bid = block_idx.xComputing a Global Index
The classic formula maps each thread to one global element. This global index is how kernels split an array.
var i = block_idx.x * block_dim.x + thread_idx.xChoosing Block Size
You pick how many threads sit in a block. A good size keeps the hardware busy without wasting resources.
Choosing Grid Size
The grid must cover all your data. You size it so threads times blocks reach every element you need.
var blocks = (n + 255) // 256Guarding the Edges
The grid often launches a few extra threads. A simple bounds check stops them from touching memory past the end.
if i < n:
out[i] = a[i] + b[i]Why This Shape Helps
Blocks let groups share memory and sync, while the grid scales to any size. The structure maps work onto hardware cleanly.
Quick Check
A thread needs the position of its element across the whole array.
Recap
Threads group into blocks, blocks form the grid, and combining their ids gives each worker a unique global index. 🧵
Domande Frequenti
La lezione «Thread, blocchi e griglie» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Thread, blocchi e griglie» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Mojo Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Mojo Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Thread, blocchi e griglie»?
Il modello di esecuzione della GPU. Eserciti Mojo Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Mojo Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Mojo Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Thread, blocchi e griglie»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Mojo Academy?
Sì. Ogni lezione Mojo Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Perché usare le GPU per i carichi AI
- Thread, blocchi e griglie
- Scrivere una funzione kernel per GPU
- Trasferire dati da e verso il dispositivo