pycuda 전용 블록 (N, 1,1) 작동

Question

왜 아래 프로그램이 블록 = N, 1,1하지만 1,1, N (결과가 잘못된 값) 또는 1, N, 1 (결과는 0,1,0 ..... 0) 또는 10,50,1 (결과는 0,1,0..0) (N = 500).

import pycuda.gpuarray as gpuarray 
import pycuda.driver as cuda 
import pycuda.autoinit 
from pycuda.compiler import SourceModule 
import numpy as np 
import random 
from pycuda.curandom import rand 
import cmath 
import pycuda.driver as drv 


N=500 
a_gpu=gpuarray.to_gpu(np.zeros(N).astype(np.int32)) 

mod =SourceModule(""" 
#include <cmath> 

extern "C" {  

__global__ void myfunc(int *a,int N) 
    { 

    int idx=threadIdx.x; //+blockIdx.x*blockDim.x; 

    if (idx<N) 
      a[idx]=idx; 

} 
} 

""",no_extern_c=1) 

#call the function(kernel) 
func = mod.get_function("myfunc") 

func(a_gpu,np.int32(N), block=(N,1,1),grid=(1,1)) 

a=a_gpu.get() 
print("a = ",a) 

-------------- EDIT --------------------------- -------------

좋아요, int idx = threadIdx.y를 사용하면 블록 (1, N, 1)을 사용할 수 있다는 것을 잊어 버렸습니다.

하지만이 배열 블록 (N, 1,1)은 항상 사용해야합니까?

나는 그것을 이해해야합니다! 감사합니다.

Answer 1

첫번째 차원은 N threadIdx.x는 0에서 진행 threadIdx.y 상기 제 2 및

는 블록을 실행 threadIdx.z

(N, 1,1)과 제, threadIdx.x에 대응 threadIdx.y 및 threadIdx.z는 항상 0입니다. 당신이 블록 실행하면

(1, N, 1) threadIdx.x는 threadIdx.y 대신

에

idx = threadIdx.x; 

변경에게 그것을 가지고 너무 N.

0에서

간다, 항상 0이다

idx = blockDim.x * threadIdx.y + threadIdx.x; 

이상의 정밀 (에만 Z로 (X, Y, Z) 블록을 사용하는 경우> 1)

idx = (blockDim.y * threadIdx.z + threadIdx.y) * blockDim.x + threadIdx.x; 

Answer 2

내가 기억한다면 세 번째 값은 2 또는 3과 같은 작은 숫자로 제한됩니다!

(1, N, 1)을 사용할 수 있어야합니다.