CUDA Academy · บทเรียน

ปัดจำนวนบล็อกขึ้น

ใช้ (n + threads - 1) / threads เพื่อให้ครอบคลุมทั้งหมด

บทเรียน 3 จาก 413 ขั้นตอน

ปัดจำนวนบล็อกขึ้น เป็นบทเรียน CUDA Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน CUDA Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

ต้องใช้กี่บล็อก

เมื่อกำหนดจำนวนเธรดต่อบล็อกแล้ว คุณต้องตัดสินใจว่าจะเริ่มทำงานด้วย บล็อกกี่บล็อก เพื่อให้องค์ประกอบทุกตัวในอาร์เรย์มีเธรดดูแล

การหารแบบธรรมดาทำให้ข้อมูลหาย

การหารจำนวนเต็มจะปัดลง เมื่อมี 1000 รายการและ 256 เธรด n / threads จะได้เพียง 3 บล็อก ซึ่งครอบคลุมแค่ 768 องค์ประกอบ และ ทิ้งส่วนที่เหลือ

คุณต้องปัดขึ้น

เมื่อจำนวนหารกันไม่ลงตัว คุณต้องเพิ่มบล็อกที่ไม่เต็มอีกหนึ่งบล็อก เป้าหมายคือการหารแบบปัดขึ้น ไม่ใช่การหารแบบปัดลง

เคล็ดลับการปัดขึ้น

ให้บวกจำนวนเธรดลบหนึ่งก่อนหาร การเพิ่มเล็กน้อยนี้จะดันเศษที่เหลือขึ้นไปยังบล็อกเต็มถัดไปโดยไม่ต้องใช้เลขทศนิยม

int blocks = (n + threads - 1) / threads;

เหตุใดจึงใช้ได้

หาก n หารลงตัว จำนวนเธรดลบหนึ่งที่เพิ่มเข้าไปจะน้อยเกินกว่าจะทำให้ผลหารเพิ่มขึ้น แต่หากมีเศษ จำนวนดังกล่าวจะดันผลลัพธ์เข้าไปยัง บล็อกถัดไป

ตัวอย่างที่คำนวณให้ดู

สำหรับ 1000 รายการและ 256 เธรด: 1000 บวก 255 เท่ากับ 1255 หารด้วย 256 ได้ 4 คุณจึงได้ 4 บล็อกและครอบคลุมข้อมูลได้ครบถ้วน

int blocks = (1000 + 256 - 1) / 256; // 4 blocks

กรณีที่หารลงตัว

สำหรับ 512 รายการและ 256 เธรด: 512 บวก 255 ได้ 767 หารด้วย 256 ได้ 2 จึงไม่มีบล็อกส่วนเกินที่ สูญเปล่า เมื่อหารลงตัว

เปิดใช้งานมากเกินไปเล็กน้อย

โดยปกติบล็อกสุดท้ายจะมีสมาชิกไม่เต็ม จึงมีเธรดบางส่วนที่ไม่มีสมาชิกให้ประมวลผล ซึ่งไม่เป็นปัญหา เพราะ การตรวจสอบขอบเขตของคุณจัดการกรณีนี้ไว้แล้ว

ใส่ไว้ในการเปิดใช้งาน

คำนวณจำนวนบล็อก แล้วส่งค่าทั้งสองในวงเล็บสามเหลี่ยม เพื่อกระจายงานไปทั่วทั้ง กริด

int threads = 256;
int blocks = (n + threads - 1) / threads;
add<<<blocks, threads>>>(a, b, out, n);

จับคู่กับตัวป้องกัน

การปัดขึ้นและการตรวจสอบ if (i < n) ทำงานร่วมกัน อย่างหนึ่งรับประกันความครอบคลุม อีกอย่างทำให้เธด ส่วนเกินปลอดภัย

ตัวช่วยเล็ก ๆ ที่นำกลับมาใช้ได้

หลายโครงการห่อส่วนนี้ไว้ในฟังก์ชันขนาดเล็ก เพื่อให้ตรรกะการปัดขึ้นอยู่ในที่เดียวและไม่ถูก พิมพ์ผิดอีก ✨

inline int ceilDiv(int n, int d) { return (n + d - 1) / d; }

ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

นับจำนวนบล็อกที่จำเป็น

สรุปทบทวน

คุณได้เรียนรู้การกำหนดขนาดกริดด้วย (n + threads - 1) / threads เทคนิคการหารปัดขึ้นนี้ครอบคลุมสมาชิกทุกตัว แม้จำนวนจะหารไม่ลงตัว 🎯

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ C++ ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส
30
บทเรียน
120

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “ปัดจำนวนบล็อกขึ้น” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “ปัดจำนวนบล็อกขึ้น” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส CUDA Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “ปัดจำนวนบล็อกขึ้น”

ใช้ (n + threads - 1) / threads เพื่อให้ครอบคลุมทั้งหมด คุณปฏิบัติ CUDA Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน CUDA Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน CUDA Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “ปัดจำนวนบล็อกขึ้น” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน CUDA Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน CUDA Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. สูตรดัชนีแบบคลาสสิก
  2. ป้องกันดัชนีเกินช่วง
  3. ปัดจำนวนบล็อกขึ้น
  4. ลูปแบบก้าวตามกริด
← กลับไปที่ CUDA Academy