NVIDIA CUDA 编程模型允许灵活地配置 grid 和 block，使程序能够在不同规模和结构上运行。CUDA 中的 grid 可以是 1、2 或 3 维的，block 也可以是 1、2 或 3 维的。这意味着存在多种可能的组合，每种组合都会影响最终线程的编号计算。下表展示了所有可能的 grid 和 block 组合，并描述了如何计算线程的全局编号。
1，CUDA grid 和 block 组合
1DGrid/1DBlock 单个 block/threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x
1DGrid/2DBlock 线性 block/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y)
1DGrid/3DBlock 线性 block/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + blockIdx.x * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
2DGrid/1DBlock 线性 grid/threadIdx.x + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * blockDim.x
2DGrid/2DBlock 双重/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * (blockDim.x * blockDim.y)
2DGrid/3DBlock 双重/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
3DGrid/1DBlock 三重/(threadIdx.x + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * blockDim.x
3DGrid/2DBlock 三重/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * (blockDim.x * blockDim.y)
3DGrid/3DBlock 三重/(threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y) + (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.z * gridDim.x * gridDim.y) * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
2， 解释：
1. Grid 维度：可以是 1D、2D 或 3D。
2. Block 维度：可以是 1D、2D 或 3D。
3. 计算方式：描述了如何在线性化 grid 和 block 索引以计算全局线程编号。
4. 线程编号计算公式：根据不同的 grid 和 block 维度组合，计算每个线程的全局编号。这些公式通常用来访问全局内存或者分配任务。
3， 总结：
这张表列举了所有可能的 grid 和 block 维度组合以及相应的全局线程编号计算公式。这些计算方法在 CUDA 编程中非常重要，因为它们决定了每个线程如何处理数据。通过不同的组合，你可以优化程序性能并最大化 GPU 资源的利用。