## blocksize和gridsize設置
- 使用deviceQuery查看GPU相關信息(下圖為1080 ti)
- blocksize的最大值建議不要超過Maximum number of threads per block（1024）
- 由于每個block里的線程需要被分為數個wrap，而wrap size為32（Warp size），故最好將blocksize設置為32的倍數
- blocksize設置完成后，需要設置gridsize的大小，即block得數量，該值受幾個條件約束：共享內存、寄存器數量、warp數量，等
- 在使用nvcc編譯cu文件時，可以使用“--ptxas-options=-v”參數查看每個線程使用得寄存器數量（以下為我的樣例程序：可以看出其每個線程需要使用17個寄存器）
bytes stack frame：是指本地內存的數量bytes smem?：共享內存
bytes cmem[0] 不太確定，好像是傳入函數的某些常量
bytes cmem[2] 傳入核函數的參數大小 - 計算方法(假設blocksize=64線程)：
1.每個block使用的shared?memory是：0Byte
2.每個block使用的寄存器文件數量：17*64=1088
3.每個block中的warp數量：64/32=2
4.?由shared?memory數量限制的active?block數量：沒有使用shared?memory
5.由寄存器數量限制的active?block數量：65536/17/64=60
6.由warp數量限制的active?block數量：64/2=32，其中的wrap數量好像是由GPU算力確定的（1. Introduction — CUDA C Programming Guide）
7.每個SM中的最大active?block數量：192，待確認 - 其他參考方法：?CUDA中Block大小的選擇_cuda block大小-CSDN博客
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