【IT168 专稿】到现在为止，我们还没有真正触摸到了并行编程，这篇文章就是为此而写的。
▲图 1 并行中的内核
回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。
N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，这个函数将分成5个副本并行运行，每个副本称为一个块。
接下来我们必须要做的事情是，使用一个索引让每个副本为解决方案的不同部分工作，如果所有线程做完全一样的事情，就没有必要并行计算了，幸运的是，CUDA内置了一个变量blockIdx可以用来跟踪每个块的运行。
blockIdx是一个2D变量，包含x和y，你可以使用x或同时使用x和y，这取决于我们要解决什么问题，一个简单的例子是同时使用x和y处理2D图像，为x和y轴上的每个像素产生一个线程，你也可以只使用x，这里没有什么指导原则。
现在，我们通过检查blockIdx.x知道线程运行的id，并且知道如何并行运行内核，让我们创建一个简单的例子吧。
在这个例子中，我们将创建一个应用程序，完全以并行内核生成一个数组，这个数组将包含每个运行的线程的threadID，当线程结束后，我们使用printf将结果打印出来。
实现内核
我们从查看内核代码开始：
{
int ThreadIndex = blockIdx.x;
hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex;
}
我们在前面的文章已经说过，“__global__”会告诉主机这个函数将在设备上运行，它产生一个数组作为输出，将blockIdx.x存储在一个名为ThreadIndex的变量中，然后将这个值放在数组中正确的位置。
blockIdx将为每个运行的块产生一个ID，从0开始，这样它将成为数组完美的索引。
实现main()函数
接下来，我们要看看我们的main函数，这里应该没有什么新东西：
{
int hostArray[BLOCKS];
int *deviceArray;
cudaMalloc( (void**)&deviceArray, BLOCKS * sizeof(int) );
cudaMemcpy( deviceArray,
hostArray, BLOCKS * sizeof(int),
cudaMemcpyHostToDevice );
generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );
cudaMemcpy( hostArray,
deviceArray,
BLOCKS * sizeof(int),
cudaMemcpyDeviceToHost );
for (int i=0; i<BLOCKS; i++)
{
printf( “Thread ID running: %d\n”, hostArray[i] );
}
cudaFree( deviceArray );
return 0;
}
首先，我们按BLOCKS大小创建一个数组，在设备上未数组分配空间，并调用：
这个函数将在BLOCKS并行内核中运行，在一个调用中创建好全部数组。
这个操作完成后，我们将结果从设备拷贝到主机，并将它打印在屏幕上，释放数组，最后退出。
整个应用程序的源代码如下：
#define BLOCKS 25
__global__ void generateArray( int *hostArray )
{
int ThreadIndex = blockIdx.x;
hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex;
}
int main( void )
{
int hostArray[BLOCKS];
int *deviceArray;
cudaMalloc( (void**)&deviceArray, BLOCKS * sizeof(int) );
cudaMemcpy( deviceArray,
hostArray, BLOCKS * sizeof(int),
cudaMemcpyHostToDevice );
generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );
cudaMemcpy( hostArray,
deviceArray,
BLOCKS * sizeof(int),
cudaMemcpyDeviceToHost );
for (int i=0; i<BLOCKS; i++)
{
printf( “Thread ID running: %d\n”, hostArray[i] );
}
cudaFree( deviceArray );
return 0;
}
现在编译并运行这段代码，你将会看到像下面这样的输出：
▲图 2 程序运行输出结果
恭喜，你已经使用CUDA成功创建了你的第一个并行应用程序!
