Puzzle 7: 2D 블록

개요

행렬 a의 각 위치에 10을 더해 output에 저장하는 커널을 구현해 보세요.

참고: 블록당 스레드 수가 a의 행과 열 크기보다 모두 작습니다.

핵심 개념

• 블록 기반 처리
• 그리드와 블록의 조율
• 여러 블록에 걸친 인덱싱
• 메모리 접근 패턴

🔑 2D 스레드 인덱싱 방식

Puzzle 4: 2D Map의 블록 기반 인덱싱을 2D로 확장합니다:

전역 위치 계산:
row = block_dim.y * block_idx.y + thread_idx.y
col = block_dim.x * block_idx.x + thread_idx.x

예를 들어, 4×4 그리드에서 2×2 블록을 사용하면:

Block (0,0):   Block (1,0):
[0,0  0,1]     [0,2  0,3]
[1,0  1,1]     [1,2  1,3]

Block (0,1):   Block (1,1):
[2,0  2,1]     [2,2  2,3]
[3,0  3,1]     [3,2  3,3]

각 위치는 해당 스레드의 전역 인덱스 (row, col)를 나타냅니다. 블록 차원과 인덱스가 함께 작동하여 다음을 보장합니다:

• 2D 공간 전체를 빈틈없이 처리
• 블록 간 겹침 없음
• 효율적인 메모리 접근 패턴

구현 방식

🔰 원시 메모리 방식

수동 인덱싱으로 여러 블록에 걸친 연산을 처리하는 방법을 알아봅니다.

📐 LayoutTensor 버전

LayoutTensor 기능을 활용해 블록 기반 처리를 깔끔하게 구현합니다.

💡 참고: LayoutTensor가 블록 간 조율과 메모리 접근 패턴을 얼마나 단순화하는지 확인해 보세요.