สูตรดัชนีแบบคลาสสิก

จุดประสงค์ทั้งหมดของเคอร์เนล CUDA คือให้เธรดแต่ละเธรดจัดการข้อมูลหนึ่งส่วน เพื่อทำเช่นนั้น เธรดแต่ละเธรดจึงต้องมี ดัชนีสากลที่ไม่ซ้ำกัน

ภายในบล็อก threadIdx.x จะนับตั้งแต่ 0 ถึง blockDim ลบหนึ่งเท่านั้น หลายบล็อกใช้ตัวเลขเล็ก ๆ ชุดเดียวกันซ้ำ จึงไม่สามารถใช้เป็นดัชนีสุดท้ายได้

ลองนึกภาพกริดเป็นบล็อกที่วางต่อกันเป็นแถว แต่ละบล็อกเป็นเจ้าของช่วงต่อเนื่องของอาร์เรย์ และ blockIdx.x จะบอกว่าคุณอยู่ในช่วงใด

blockDim.x คือจำนวนเธรดต่อบล็อก ซึ่งเป็นความกว้างของแต่ละช่วง จึงใช้ปรับขนาดระยะเลื่อนของบล็อกให้ไปอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้อง

นำทั้งสามค่ามารวมกัน: ข้ามบล็อกก่อนหน้าไปก่อน แล้วบวกตำแหน่งของคุณภายในบล็อกนี้ บรรทัดเดียวนี้จะให้ดัชนีที่ ไม่ซ้ำกันแก่เธรดทุกเธรด

เมื่อมี 4 เธรดต่อบล็อก บล็อก 0 ครอบคลุม 0 ถึง 3 บล็อก 1 ครอบคลุม 4 ถึง 7 และบล็อก 2 ครอบคลุม 8 ถึง 11 ระยะเลื่อนจะไม่ทับซ้อนกัน

เธรดที่ 2 ในบล็อก 3 เมื่อ blockDim เท่ากับ 256 จะอยู่ที่ 3 คูณ 256 บวก 2 ซึ่งเท่ากับ 770 นั่นคือ ตำแหน่งสากลของเธรดในข้อมูล

เมื่อมี i แล้ว ให้ใช้ i เป็นตัวห้อยของอาร์เรย์ เธรดแต่ละเธรดจะอ่านและเขียนเฉพาะองค์ประกอบของตนเอง โดยไม่ทับซ้อนกัน

เมื่อเริ่มทำงานด้วย n เธรด สูตรจะสร้างค่าทุกค่าตั้งแต่ 0 ถึง n ลบหนึ่งได้เพียงครั้งเดียวพอดี นี่คือการครอบคลุมอาร์เรย์แบบ หนึ่งต่อหนึ่งอย่างสมบูรณ์

ให้คูณก่อนบวกเสมอ blockIdx.x * blockDim.x คือจุดเริ่มต้นของช่วงของคุณ ส่วน threadIdx.x คือระยะภายในช่วงนั้น

แนวคิดเดียวกันนี้ขยายไปยัง 2 มิติและ 3 มิติได้โดยใช้สมาชิก .y และ .z แต่สำหรับอาร์เรย์แบบแบน สูตร .x ก็เพียงพอแล้ว 🚀

คำนวณดัชนีสากลของเธรดหนึ่งเธรด

คุณได้เรียนรู้สูตรที่เคอร์เนลทุกตัวใช้แล้ว: blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x สูตรนี้กำหนดช่องที่ไม่ซ้ำกันหนึ่งช่องในอาร์เรย์ให้เธรดแต่ละเธรด 🎉