请将以下说明按照 blockIdx 和 threadIdx 的运算角色，以及它们如何影响 CUDA 程序执行的方面进行分类整理。原始文本如下：
在 CUDA 持续调用核函数以加速处理时，blockIdx 和 threadIdx 在并行计算模型中的运作也是至关重要的一部分。blockIdx 会代表由多个 CUDA 线程组成的线程块的唯一位置，这些线程会一起工作，在 accel/cuda/cuda_conf,sycl_conf, cu_confCtx structs 中定义的内存布局上执行部分任务。另一方面，threadIdx 则是决定线程块内的哪个线程具体执行该任务的不同部分。根据 accel/cuda/cuda_confVal, sycl_confVal, cu_confVal 初始化和配置，blkIdx 和 thrIdx 共同决定了每个线程的操作细节。两种角色都是实现高效并行运算的关键。
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在 CUDA 并行计算模型中，blockIdx 和 threadIdx 共同承担着关键角色，具体作用和影响可以归纳为以下两个方面：

关于 blockIdx：
- blockIdx 代表由多个 CUDA 线程组成的线程块在其所在网格中的唯一位置。
- 这些线程块根据 accel/cuda/cuda_conf, sycl_conf, cu_confCtx 等结构中定义的内存布局，协作执行特定任务。

关于 threadIdx：
- threadIdx 决定了在一个线程块内部，具体是哪个线程负责执行任务的不同部分。
- 通过在 accel/cuda/cuda_confVal, sycl_confVal, cu_confVal 中的初始化和配置，帮助定义个别线程的操作细节。

blockIdx 和 threadIdx 的恰当使用，有助于实现更高效的并行计算。
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