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我刚开始学习 CUDA，我被一个基本概念困住了：网格。我读过网格只是块的逻辑集合（？），但我无法在脑海中创建场景图片。我对线程和块有一个清晰的认识，并且知道它们与物理 GPU 的关系。块转到核心，线程转到流处理器。但是网格在哪里适合这张图片？

一些类比将受到赞赏，并使理解更容易。

Ps-我正在向 udacity 学习。

    #include "reference_calc.cpp"
#include "utils.h"
#include <stdio.h>

__global__ void rgba_to_greyscale(const uchar4* const rgbaImage,
                       unsigned char* const greyImage,
                       int numRows, int numCols)
{
    int x,y,i; // i is index for 1D array greyImage. x and y for rgbaImage
    i = (blockIdx.y * blockDim.x) + blockIdx.x;
    x= (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
    y= (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;

    if(x < numCols && y < numRows)
    {
        greyImage[i] = (0.299f * rgbaImage[y].x) + (0.587f * rgbaImage[y].y) + (0.114f * rgbaImage[y].z);
    }

}

void your_rgba_to_greyscale(const uchar4 * const h_rgbaImage, uchar4 * const d_rgbaImage,
                            unsigned char* const d_greyImage, size_t numRows, size_t numCols)
{
  //You must fill in the correct sizes for the blockSize and gridSize
  //currently only one block with one thread is being launched
  const dim3 blockSize(10, 10, 1);  //TODO
  size_t gridSizeX, gridSizeY;
  gridSizeX = numCols + (10 - (numCols % 10) );  //adding some number to make it multiple of 10
  gridSizeY = numRows + (10 - (numRows % 10) );  //adding some number to make it multiple of 10

  const dim3 gridSize( gridSizeX, gridSizeY, 1);  //TODO
  rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows, numCols);

  cudaDeviceSynchronize(); checkCudaErrors(cudaGetLastError());
}
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实际上，线程进入计算核心（至少如果我们指的是营销术语“cuda 核心”），线程块与流式多处理器（SM，或开普勒语中的 SMX）相关联。

GRID是由内核启动创建的所有线程。如果您愿意，您可以将其称为块的集合，因为网格首先按层次划分为块，（然后是扭曲），然后是线程。

有关此层次结构的图示，请参阅此网络研讨会的幻灯片 9 。

您可以忽略该幻灯片上“一次只能启动一个内核”的声明。这在 2009 年创建该套牌时是正确的，但在今天的新设备上已不再适用。

于 2013-07-18T01:23:09.697 回答