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Conforme já citado, os kernels são rotinas que são executadas paralelamente por
diversas threads nos núcleos da GPU. A definição de um kernel é feita simplesmente com a
adição da palavra-chave __global__ antes do nome da rotina. Além desta, duas outras
palavras-chave são utilizadas em CUDA C de modo a definir onde uma rotina deve ser
executada. Um resumo destas palavras-chave é exibido no quadro abaixo:
Palavra-chave Executada no Chamada apenas pelo
__global__ Dispositivo Host
__device__ Dispositivo Dispositivo
__host__ Host Host
Quadro 3 – Palavras-chave para definição de um kernel.
Fonte: Adaptado de Kirk e Hwu (2010, p. 52).
Visto que todas as threads de um kernel executam a mesma porção de código, faz-se
necessário um modo de distingui-las, de modo que cada uma acesse e processe as porções de
dados às quais cada uma está destinada. Para tanto, CUDA provê variáveis que identificam os
índices e das threads e blocos. Esta identificação é feita usando as variáveis blockIdx (para o
índice do bloco) e threadIdx (para o índice da thread). Além disso, são disponibilizadas as
variáveis gridDim e blockDim com os valores da dimensão da grade e de cada bloco,
respectivamente (KIRK E HWU, 2010).
Ainda conforme os autores (2010), ao iniciar-se um kernel deve-se informar os
parâmetros referentes à configuração de execução deste. O primeiro parâmetro se refere à
dimensão da grade em termos de número de blocos, enquanto o segundo parâmetro informa as
dimensões de cada bloco em termos de número de threads. Cada um destes parâmetros é do
tipo dim3, o qual é uma estrutura composta por três campos do tipo inteiro sem sinal: x, y e z.
Visto que grades possuem uma estrutura bidimensional, o terceiro parâmetro é ignorado ao se
especificar o tamanho da mesma.
A figura a seguir ilustra um exemplo de configuração de um kernel, composto por
uma grade de 4 blocos e cada bloco contendo 16 threads:
Figura 17 – Exemplo de chamada de um kernel.
Fonte: Kirk e Hwu (2010 p. 62).