cuda by example

int offset= x+y*dim

x 线程块内的线程索引

y 线程块索引

dim 线程块的维度

tid = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x

计算大于或等于128的最小倍数（127+x）/128

 kernel<<<(x+127)/128,128>>>(a,b,c)

规约求和

int i= blockDim.x/2;
while(i != 0){
    if(cacheIndex < i)
        cache[cacheIndex] += cache[cacheIndex + i];
    __synthreads();
    i /= 2;
}

const int N = 33*1024
const int threadsperblock = 256;
const int blockpergrid = imin(32,(N+threadperblock-1)/threadsperblock);
 
kernel<<<blockpergrid,threadsperblock>>>(a,b,c);
 
__global__ static void kenel(int *a,int *b,int *c){
    ...
    int tid = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;
    ...
    while(tid<N){
        ...
        tid += blockDim.x*gridDim.x;
        ...
    }
}

if(threadIdx.x % 2){
    ...
    __synthreads();
}

这会造成 线程发散：

    当某些线程需要执行一条指令，而其他线程不需要执行时，这种情况成为线程发散。

__synthreads会当所有的线程都执行后才释放，而有些线程如果不执行，那么kernel函数会无止境的等待。