明确了，咱们如今把握了如何优化基本数组操作效率的方法。但在深度学习模型的通常中，咱们更多地须要处置矩阵和张量的操作。回忆咱们之前的示例，咱们仅经常使用了一维区块，每个区块蕴含N个线程。实践上，咱们可以口头更高维度的区块（最多可至三维）。因此，假设你须要启动矩阵运算，可以繁难地设置一个NxM的线程区块。在这种状况下，可以经过row = threadIdx.x和col = threadIdx.y来失掉矩阵的行和列索引。此外，为了简化操作，可以经常使用dim3数据类型来指定区块的数量和每个区块中的线程数。
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