ブロックあたりのスレッド数を選ぶ
128や256のような妥当な初期値を選びます。
「ブロックあたりのスレッド数を選ぶ」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはCUDA Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
A Real Decision
When you launch a kernel, you must pick how many threads per block to use. This small choice affects real performance. 🎚️
Multiples of 32
The GPU runs threads in groups of 32 called warps, so always pick a multiple of 32. Odd sizes waste lanes in a partial warp.
Safe Defaults
Good first guesses are 128 or 256 threads per block. They are multiples of 32 and work well on almost every GPU.
int threadsPerBlock = 256;The Hard Upper Limit
A block can hold at most 1024 threads on current GPUs. Ask for more and the launch simply fails with an error.
Too Few Threads
Very small blocks, like 32, can leave the GPU underused. The scheduler has fewer warps to hide memory latency with.
Too Many Threads
Huge blocks may run out of registers or shared memory, so fewer blocks fit per multiprocessor. Bigger is not always better.
Computing the Block Count
Once threads per block is set, round up the number of blocks so every element is covered, even if it does not divide evenly.
int blocks = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;Always Add a Bounds Check
Rounding up means a few extra threads exist. Guard your kernel with an if so they do not touch memory past the array.
if (i < n) out[i] = a[i] + b[i];Let CUDA Suggest a Size
You can ask CUDA for a good block size automatically with the occupancy helper, then tune from its suggestion.
cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize(&grid, &block, kernel);Measure, Do Not Guess
The truly best size depends on your kernel and GPU. Start at 256, then benchmark a few values and keep the fastest.
A Practical Rule
For most beginner kernels, 256 threads per block plus a rounded-up block count is a reliable, fast starting point.
Quick Check
Pick the soundest choice for threads per block.
Recap: Sizing Your Blocks
You learned to size blocks: use multiples of 32, default to 256, stay under 1024, round up the block count, and benchmark. 🏁
よくある質問
「ブロックあたりのスレッド数を選ぶ」レッスンは無料ですか？
はい。「ブロックあたりのスレッド数を選ぶ」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、CUDA Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「ブロックあたりのスレッド数を選ぶ」で何を学びますか？
128や256のような妥当な初期値を選びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでCUDA Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
CUDA Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのCUDA Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「ブロックあたりのスレッド数を選ぶ」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このCUDA Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのCUDA Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- スレッド階層
- threadIdx、blockIdx、blockDim
- ブロックが存在する理由
- ブロックあたりのスレッド数を選ぶ