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NDRange(OpenCL)和 Grid/Block(CUDA)对比

        在 OpenCL 和 CUDA 中,NDRange(OpenCL)和 Grid/Block(CUDA)都是用于定义并行执行层次的抽象概念,但它们的术语和具体实现略有不同。以下是对比表格和详细说明:

核心概念对比

OpenCL (NDRange)CUDA (Grid/Block)关系说明
Global Work SizeGrid全局工作项总数,对应 CUDA 的 Grid 中所有线程总数。
Local Work SizeBlock工作组大小,对应 CUDA 的 Block 中线程数。
Work-ItemThread最小执行单元(一个线程)。
Work-GroupBlock一组工作项(线程),共享本地内存(OpenCL 的 __local / CUDA 的 __shared__)。
NDRange Offset无直接对应OpenCL 支持全局工作项的偏移,CUDA 通常通过计算线程索引实现偏移。

维度对比

1. 1D 并行
  • OpenCL:

    cpp

    cl::NDRange global(1024);  // 1024 个工作项
    cl::NDRange local(128);    // 每组
http://www.dtcms.com/a/198601.html

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