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【CUDA手册002】CUDA 基础执行模型：写出第一个正确的 Kernel

—— 用最少的概念写出第一个正确的 Kernel

在医学图像处理场景中（例如 CT / MRI 切片），输入数据通常以二维矩阵形式存在。将这类数据映射到 GPU 上并行处理时，真正需要解决的问题并不复杂：

如何让每一个 GPU 线程，准确且唯一地对应到一个像素位置。

只要这个映射关系是正确的，后续的性能优化才有讨论价值。本篇的目标，即是用尽量少的执行模型概念，完成这一映射。

1. 执行模型的最小认知集合

在初次编写 CUDA Kernel 时，无需引入 SM、Warp 或调度细节。对绝大多数图像算子而言，以下三个层级已经足够支撑正确实现。

• Thread（线程）：CUDA 中的最小执行单元，每个线程执行一次 Kernel 函数。
• Block（线程块）：一组线程的集合，是共享内存和线程同步的基本边界。
• Grid（网格）：所有线程块的集合，代表一次 Kernel 调用的整体计算范围。

这三者构成了 CUDA 的基本执行层级。

2. 坐标映射问题：二维图像与一维显存

这是 CUDA 图像算子中最容易出错、也最容易被忽视的部分。

GPU 的全局显存（Global Memory）在物理上是一维线性空间，而医学图像在逻辑上是二维结构。Kernel 的首要任务，是在这两种表示之间建立一致的映射关系。

二维到一维的基本公式

假设图像宽度为widthwidthwidth，像素坐标为(x,y)(x, y)(x,y)，则其在一维内存中的索引为：

idx=y×width+xidx = y \times width + xidx=y×width+x

这一公式在几乎所有基于行优先（row-major）存储的图像处理中都成立。

CUDA 中的线程坐标计算

在 Kernel 内部，CUDA 通过一组内置变量提供线程在执行层级中的位置信息：

• blockIdx：当前线程块在 Grid 中的位置。
• blockDim：线程块在各维度上的尺寸。
• threadIdx：线程在当前 Block 内的位置。

对应到二维布局时：

• 线程的绝对xxx坐标：

  x=blockIdx.x×blockDim.x+threadIdx.xx = blockIdx.x \times blockDim.x + threadIdx.xx=blockIdx.x×blockDim.x+threadIdx.x

• 线程的绝对yyy坐标：

  y=blockIdx.y×blockDim.y+threadIdx.yy = blockIdx.y \times blockDim.y + threadIdx.yy=blockIdx.y×blockDim.y+threadIdx.y

一旦xxx与yyy被正确计算，后续所有图像算子都可以建立在这一坐标体系之上。

3. 示例：一个完整且正确的二维图像 Kernel

下面以一个简单的像素偏移（Offset）算子为例，展示一个结构完整、边界处理正确的二维 CUDA Kernel。

// CUDA Kernel：对图像像素值做常量偏移// 使用二维 block / grid 布局__global__voidimageOffsetKernel(float*input,float*output,intwidth,intheight,floatoffset){// 1. 计算当前线程对应的像素坐标intx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;inty=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;// 2. 边界检查// Grid 通常按 Block 尺寸向上取整，线程总数往往大于实际像素数if(x<width&&y<height){// 3. 二维坐标映射到一维内存索引intidx=y*width+x;// 4. 业务逻辑output[idx]=input[idx]+offset;}}

该示例体现了二维图像 Kernel 的三个关键要素：

1. 明确的线程到像素坐标映射；
2. 必不可少的边界保护；
3. 与内存布局一致的索引计算方式。

4. Host 端的 Kernel 启动方式

在 CPU 侧，需要为 Kernel 定义 Block 与 Grid 的尺寸，使其覆盖整张图像。

voidProcessImage(float*d_input,float*d_output,intwidth,intheight){// 每个 Block 使用 16x16 的二维线程布局（共 256 线程）dim3blockSize(16,16);// 通过向上取整，确保 Grid 覆盖完整图像区域dim3gridSize((width+blockSize.x-1)/blockSize.x,(height+blockSize.y-1)/blockSize.y);// 启动 KernelimageOffsetKernel<<<gridSize,blockSize>>>(d_input,d_output,width,height,10.0f);}

在图像处理场景中，二维 Block 布局通常比一维布局更符合数据访问模式，有利于后续的缓存与访存优化。

5. 编写第一个 Kernel 时的三条硬性检查项

在完成第一个 CUDA 图像 Kernel 后，建议逐条对照以下原则进行自检：

1. Grid 尺寸必须向上取整

   若图像宽度为100100100，而 Block 宽度为323232，则 Grid 至少需要444个 Block（共128128128个线程），而非333个。公式通常写为：

   gridDim=dataDim+blockDim−1blockDimgridDim = \frac{dataDim + blockDim - 1}{blockDim}gridDim=blockDimdataDim+blockDim−1​

2. 必须存在边界保护条件

   向上取整意味着会产生“多余线程”，这些线程必须通过 if (x < width && y < height) 等条件加以约束，否则将访问非法内存。

3. 索引计算应保持内存连续性

   一维索引计算中，应始终保证横向坐标变化最快，即：

   idx=y×width+xidx = y \times width + xidx=y×width+x

   这一约定直接影响全局内存的合并访问（Coalesced Access）效率。

小结

• CUDA 的执行模型可以在不引入底层硬件细节的情况下完成正确建模。
• 二维图像 Kernel 的核心在于线程到像素坐标的确定性映射。
• 边界检查与索引计算方式是正确性的底线，而非优化手段。

在此基础上，后续章节将逐步讨论访存模式、共享内存与性能分析工具。