Написание функции ядра GPU
Выражайте код устройства в Mojo.
«Написание функции ядра GPU» — бесплатный урок Mojo Academy на CoddyKit. Это урок 3 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 Mojo Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
What a Kernel Is
A GPU kernel is the function each thread runs. You write the work for one element, and the hardware repeats it across many.
Think One Thread
The trick is to write a kernel from a single thread's view. Each thread does its own small slice of the work.
A Kernel Is Just an fn
In Mojo a kernel is a normal fn. Its strict, typed nature is exactly what device code needs to compile fast.
fn add_kernel():
passPassing in Buffers
A kernel takes pointers to device memory as parameters. These buffers hold the inputs and the output it will fill.
fn add_kernel(a: UnsafePointer[Float32], out: UnsafePointer[Float32]):
passFinding This Thread's Index
Inside the kernel, each thread computes its own position first. That index selects which element it must process.
var i = block_idx.x * block_dim.x + thread_idx.xGuarding the Bounds
Always check the index before touching memory. A bounds check keeps stray threads from reading past the array.
if i < n:
out[i] = a[i] + b[i]Doing the Element's Work
The body is tiny: read inputs, compute, write one result. The whole kernel often fits in a single line of math.
out[i] = a[i] * b[i]Launching the Kernel
You launch it by choosing a grid and block size. The launch fans your one-thread code out across the whole grid.
ctx.enqueue_function[add_kernel](grid_dim=blocks, block_dim=256)No Return Value
Kernels do not return results to the caller. They write into the output buffer, which you read back afterward.
Keep It Branch-Light
Threads run best in lockstep. Heavy branching makes lanes diverge and wait, so keep kernel logic simple and uniform.
Same Idea, Massive Scale
One short kernel plus a big grid equals millions of results. The scale comes from the launch, not from longer code.
Quick Check
You are writing the body of a GPU kernel for one thread.
Recap
A kernel is an fn for one thread: find your index, guard the bounds, do one element's math, then launch over a grid. ⚡
Часто задаваемые вопросы
Урок «Написание функции ядра GPU» бесплатный?
Да — полный текст урока «Написание функции ядра GPU» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Mojo Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Написание функции ядра GPU»?
Выражайте код устройства в Mojo. Ты практикуешь Mojo 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 Mojo Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Mojo 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 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Написание функции ядра GPU»?
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 Mojo Academy?
Да. Каждый урок Mojo 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
- Зачем нужны графические процессоры для рабочих нагрузок искусственного интеллекта
- Потоки, блоки и сетки
- Написание функции ядра GPU
- Передача данных на устройство и обратно