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        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 Size	Grid	全局工作项总数，对应 CUDA 的 Grid 中所有线程总数。
Local Work Size	Block	工作组大小，对应 CUDA 的 Block 中线程数。
Work-Item	Thread	最小执行单元（一个线程）。
Work-Group	Block	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