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GPU并行编程：内核及函数的实现
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回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。
N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，这个函数将分成5个副本并行运行，每个副本称为一个块。
接下来我们必须要做的事情是，使用一个索引让每个副本为解决方案的不同部分工作，如果所有线程做完全一样的事情，就没有必要并行计算了，幸运的是，CUDA内置了一个变量blockIdx可以用来跟踪每个块的运行。
blockIdx是一个2D变量，包含x和y，你可以使用x或同时使用x和y，这取决于我们要解决什么问题，一个简单的例子是同时使用x和y处理2D图像，为x和y轴上的每个像素产生一个线程，你也可以只使用x，这里没有什么指导原则。
现在，我们通过检查blockIdx.x知道线程运行的id，并且知道如何并行运行内核，让我们创建一个简单的例子吧。
在这个例子中，我们将创建一个应用程序，完全以并行内核生成一个数组，这个数组将包含每个运行的线程的threadID，当线程结束后，我们使用printf将结果打印出来。
实现内核
我们从查看内核代码开始：
__global__ void generateArray( int *hostArray ){ int ThreadIndex = blockIdx.x; hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex;}首先，我们按BLOCKS大小创建一个数组，在设备上未数组分配空间，并调用：
generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );.
这个函数将在BLOCKS并行内核中运行，在一个调用中创建好全部数组。
这个操作完成后，我们将结果从设备拷贝到主机，并将它打印在屏幕上，释放数组，最后退出。
整个应用程序的源代码如下：
1 #include <stdio.h> 2 #define BLOCKS 25 3 __global__ void generateArray( int *hostArray ) 4 { 5 int ThreadIndex = blockIdx.x; 6 hostArray[ThreadIndex] = ThreadIndex; 7 } 8 int main( void ) 9 {10 int hostArray[BLOCKS];11 int *deviceArray;12 cudaMalloc( (void**)&deviceArray, BLOCKS * sizeof(int) );13 cudaMemcpy( deviceArray,14 hostArray, BLOCKS * sizeof(int),15 cudaMemcpyHostToDevice ); 16 generateArray<<<BLOCKS,1>>>( deviceArray );17 cudaMemcpy( hostArray,18 deviceArray,19 BLOCKS * sizeof(int),20 cudaMemcpyDeviceToHost );21 for (int i=0; i<BLOCKS; i++)22 {23 printf( “Thread ID running: %d\n”, hostArray[i] );24 }25 cudaFree( deviceArray );26 return 0;27 }现在编译并运行这段代码，你将会看到像下面这样的输出：
程序运行输出结果
恭喜，你已经使用CUDA成功创建了你的第一个并行应用程序!
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