一、GPU典型工作流程：

1.CPU在GPU上分配存儲

2.CPU把某個輸入數據從CPU復制到GPU上

3.CPU調用某些內核來監視這些在GPU上處理這個數據的內核

4.CPU把結果從GPU復制回CPU

二、Kernel<<<grid of blocks,block of threads>>>(……)

核函數是GPU每個thread上運行的程序。必須通過__gloabl__函數類型限定符定義。形式如下：

? ? ? ? ? ? ? ? __global__ void kernel(param list){ ?}

核函數只能在主機端調用，調用時必須申明執行參數。調用形式如下：

? ? ? ? ? ? ? ??Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list);

<<<>>>運算符內是核函數的執行參數，告訴編譯器運行時如何啟動核函數，用于說明內核函數中的線程數量，以及線程是如何組織的。

<<<>>>運算符對kernel函數完整的執行配置參數形式是<<<Dg, Db, Ns, S>>>

• 參數Dg用于定義整個grid的維度和尺寸，即一個grid有多少個block。為dim3類型。Dim3 Dg(Dg.x, Dg.y, 1)表示grid中每行有Dg.x個block，每列有Dg.y個block，第三維恒為1(目前一個核函數只有一個grid)。整個grid中共有Dg.x*Dg.y個block，其中Dg.x和Dg.y最大值為65535。

• 參數Db用于定義一個block的維度和尺寸，即一個block有多少個thread。為dim3類型。Dim3 Db(Db.x, Db.y, Db.z)表示整個block中每行有Db.x個thread，每列有Db.y個thread，高度為Db.z。Db.x和Db.y最大值為512，Db.z最大值為62。 一個block中共有Db.x*Db.y*Db.z個thread。計算能力為1.0,1.1的硬件該乘積的最大值為768，計算能力為1.2,1.3的硬件支持的最大值為1024。

• 參數Ns是一個可選參數，用于設置每個block除了靜態分配的shared Memory以外，最多能動態分配的shared memory大小，單位為byte。不需要動態分配時該值為0或省略不寫。

• 參數S是一個cudaStream_t類型的可選參數，初始值為零，表示該核函數處在哪個流之中。

三、如何將彩色圖像轉換成灰度圖像

人對綠色比對紅色敏感，對紅色比對藍色敏感

I=0.299f*R+0.589f*G+0.114f*B

四、映射

是一種數據與方法的關系（其實感覺就是函數）。?
Map(Elements, Function)?
元素為待處理的數據集合，Function為對每個元素處理的方法。

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Intro to Parallel Programming CUDA-第一单元的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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