上篇的方法是在全局存储区中，这样对取数据时速度回很慢，影响性能，而设备中线程对块中的共享存储区中数据读取时速度是很快的，并且在全局存储区中进行读取时，有很多数组元素的重复读取。因此，先将需要计算的数组数据读取到共享存储区中，再利用共享存储区中的数据进行计算，就会提高性能。
但由于每个块的共享存储区的存储空间一般很小，以本人8400MG为例，只有16KB，因此在一个块内需要的数据量大时，有必要对数据进行分块，分块进行计算。
1.分块策略
比如上篇中的：
网格维度：(width/TILE_WIDTH,width/TILE_WIDTH) (64,64)
块维度：(TILE_WIDTH,TILE_WIDTH) (16,16)
计算如图中Pd中的一个块需要Md和Nd虚线包围的数据。Pd一个块中的所需的数据大小：TILE_WIDTH*width*2*4/1024 (KB) 2因为Md和Nd两个数组，4因为float。计算得128MB。显然大大超过了16KB，这时就需要采用分块的方式计算。(注意：分块计算的方式在大数据处理中是很常用的方法)
分块大小：可以先尝试尝试，就以TILE_WIDTH*TILE_WIDTH的矩形块为一小块，进行分块分阶段计算。计算需要的存储器大小为16*16*2*4/1024=2KB，可以，根据上图也很清晰，思路明了(这是关键)。
2.源程序
__shared__关键字说明变量存储在共享存储区内，共享存储区内的数据对块内的线程是共享的。在线程内申明的变量作用范围知识线程。
每个块中含有TILE_WIDTH*TILE_WIDTH个线程，而每个小块中Md和Nd中的数据元素为TILE_WIDTH*TILE_WIDTH，因此块中的一个线程将Md和Nd中的一个元素加载进共享存储器。如下代码第21、22行所示(tx,ty)处的线程分别将Md和Nd中的一个元素加载进共享存储器中。
采用此方法，kernel函数就要改变，如下：
1 __global__ static void MatrixMulKernel(const float* Md,const float* Nd,float* Pd,int Width) 2 { 3 //共享存储器保存从从全局存储器中加载的数据 4 __shared__ float Mds[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; 5 __shared__ float Nds[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; 6 7 //计算Pd和Md中元素的行索引 8 int bx=blockIdx.x; 9 int by=blockIdx.y; 10 int tx=threadIdx.x; 11 int ty=threadIdx.y; 12 //Pd的行和列 13 int Row = by*TILE_WIDTH+ty; 14 int Col = bx*TILE_WIDTH+tx; 15 16 float Pvalue = 0.0; 17 //第k小块 18 for (int k=0;k<Width/TILE_WIDTH;k++) 19 { 20 //通过协作把Md和Nd的块加载到共享存储器中 21 Mds[ty][tx]=Md[Row*Width+k*TILE_WIDTH+tx]; 22 Nds[ty][tx]=Nd[(k*TILE_WIDTH+ty)*Width+Col]; 23 __syncthreads(); //等待块中其他线程同步 24 25 for(int m=0;m<TILE_WIDTH;m++) 26 Pvalue +=Mds[ty][m]*Nds[m][tx]; 27 __syncthreads(); //等待其他线程计算完，因为Pvalue要用到下一个块的计算 28 } 29 //每个线程负责计算P中的一个元素 30 Pd[Row*Width+Col]=Pvalue; 31 }
里面比较重要的是线程同步，用__syncthreads()函数，完成一个块内线程的同步的功能，因为要让线程将需要的数据都加在进共享存储区内才能进行计算。
3.测试结果
CPU计算比较耗时，就不测试了，可以看到采用此方法比上篇中的性能要提高了不少。
4.不同分配策略比较
上面只是用到了2KB的共享存储器，可以考虑将分块数据更大一点，即将上面Md和Nd中四个小块合并为一个小块
Md一个小块大小：(TILE_WIDTH,TILE_WIDTH*4)
Nd一个小块的大小：(TILE_WIDTH*4,TILE_WIDTH)
上面代码就要进行些变化，主要是共享存储器分配大小以及循环变量的循环条件。
测试结果如下：
可见比前面要慢些。这里还可以利用其它分块策略进行测试，从而找到最适合的分块策略，分块是同时也要兼顾物理存储限制及存储器访问模型。