主要观点总结
文章主要介绍了CUDA编程中线程、线程块和网格的概念，以及矩阵相加操作的GPU实现。
关键观点总结
关键观点1: 线程、线程块和网格的定义和角色
文章介绍了在CUDA编程中，线程是执行基本计算任务的最小单元，线程块是一组线程的集合，可以共享数据并通过同步机制协调工作，网格是多个线程块的集合，所有线程块并行执行任务。
关键观点2: 矩阵相加操作的GPU实现
文章给出了几个不同版本的GPU矩阵相加操作实现，包括不同维度的网格和线程块的使用，以及使用warps的处理方式。
关键观点3: 代码实现的不同之处
文章中的07、08与前面的05、06的区别在于具体实现的细节不同，包括线程块和网格的维度、索引计算方式等。
关键观点4: 读者参与和互动
文章最后鼓励读者参与，留下了编程思路，并提醒读者点赞和在看，以表达对其创作的支持。
文章预览
前言 在CUDA编程中，线程、线程块和网格是三个基本的并行计算单位： 线程 (Thread) ：线程是执行基本计算任务的最小单元，每个线程执行相同的代码但处理不同的数据。 线程块 (Thread Block) ：线程块是一组线程的集合，这些线程可以共享数据并通过同步机制协调工作，线程块的大小在执行时固定。 网格 (Grid) ：网格是多个线程块的集合，所有线程块并行执行任务，网格的大小同样在执行时固定。 欢迎加入自动驾驶实战群 07 grid2d_block1d // grid 2D block 1D __global__ void sumMatrixOnGPUMix(float *MatA, float *MatB, float *MatC, int nx, int ny) { unsigned int index = blockIdx.x; unsigned int col = index % nx; unsigned int row = index / nx; unsigned int idx = row * nx + col; if (index < nx * ny) { MatC[idx] = MatA[idx] + MatB[idx]; printf("index col row idx c %d %d %d %d %d %f \n",
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