GPU 编程 global memory 的使用

最近做作业,发现了一个一直不理解的问题终于明白了,高兴!

block只是用来划分task。

block和device memory 访问没有对应关系。 block可以访问任一device memory的内容。 之前,以为block只能访问划分给它的那块数据!!

比如以前提过的两矩阵乘法, 矩阵小块可以除了访问该矩阵小块对应的device memory,还访问了同一列分区和同一行分区的 device memory。

但是,block在写device memory的时候,就需要注意了!

总之:

block 的任务 划分  和 device memory 的数据布局有很大的关系。 

如果device memory 的数据布局好,任务划分的时候,访问数据、写数据都比较容易。有时候,就是根据数据布局来进行任务划分的。

block可以访问任一数据。 计算 index的目的是用来明白自己是第几个thread,该thread的任务是什么!!

share_memory 的使用非常关键!!

还需要更多地看GPU 编程例子,思考 自己的编程想法,再看样例 (这样比自己编程实现省时间。想起了当初学C++的时候,练习册里的例子是看完了的)

高山仰止,景行行止。虽不能至,然心向往之。
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