0Pricing
CUDA Academy · Урок

Анатомия ядра

Сигнатура, возвращаемый тип и правило void.

«Анатомия ядра» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения CUDA Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

What a Kernel Is

A kernel is a single C++ function that runs on the GPU, executed at once by thousands of threads. You write it once, the hardware fans it out. 🚀

The __global__ Marker

You mark a kernel with the __global__ qualifier. It tells nvcc this function is called from the CPU but actually runs on the device.

__global__ void myKernel() {
    // runs on the GPU
}

Kernels Return void

Every kernel must return void. There is no return value to hand back, so results travel out through pointers to device memory instead.

__global__ void k() { /* void only */ }

Why Not Return a Value?

Thousands of threads run your kernel together, so a single return value would make no sense. Each thread writes its own slot of an output array.

Parameters Are by Value

Kernel parameters are copied to every thread, so pass small things: ints, sizes, and pointers. Never pass big objects by value.

__global__ void add(float* out, float* a, int n) {}

Pass Pointers, Not Arrays

To give a kernel an array, you pass a device pointer. The kernel reads and writes the GPU memory that pointer addresses.

__global__ void scale(float* data, float k) {}

Each Thread Picks Its Work

The same code runs in every thread, so each one uses its index to decide which element to touch. That is how one function covers a whole array.

int i = threadIdx.x; // who am I?

A Tiny Complete Kernel

Here is a full kernel: it doubles one element per thread. Notice the __global__ marker, the void return, and the pointer parameter all together.

__global__ void doubleIt(float* x) {
    int i = threadIdx.x;
    x[i] = x[i] * 2.0f;
}

Host Code Stays Separate

Your normal CPU function, often main, is host code. It sets things up and then asks the GPU to run the kernel.

int main() {
    // host side: prepare and launch
}

No Recursion or I/O Surprises

A kernel runs on hardware with tight rules, so keep it simple: avoid deep recursion and heavy standard-library calls inside it.

Naming Your Kernels

Treat a kernel like any function: give it a clear, verb-based name like vectorAdd. Good names make launches far easier to read.

__global__ void vectorAdd(float* c, float* a, float* b);

Quick Check

Let us check the kernel signature rules.

Recap: Kernel Anatomy

A kernel is a __global__ void function run by many threads. Pass pointers and small values, and let each thread use its index. Nicely done! 🎉

Часто задаваемые вопросы

Урок «Анатомия ядра» бесплатный?

Да — полный текст урока «Анатомия ядра» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Анатомия ядра»?

Сигнатура, возвращаемый тип и правило void. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?

Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Анатомия ядра»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?

Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Анатомия ядра
  2. Запуск с тройными угловыми скобками
  3. printf внутри ядра
  4. Объяснение cudaDeviceSynchronize
← Назад к CUDA Academy