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  • CUDA atomic原子操作

    CUDA的原子操作可以理解为对一个变量进行“读取-修改-写入”这三个操作的一个最小单位的执行过程,这个执行过程不能够再分解为更小的部分,在它执行过程中,不允许其他并行线程对该变量进行读取和写入的操作。基于这个机制,原子操作实现了对在多个线程间共享的变量的互斥保护,确保任何一次对变量的操作的结果的正确性。


    原子操作确保了在多个并行线程间共享的内存的读写保护,每次只能有一个线程对该变量进行读写操作,一个线程对该变量操作的时候,其他线程如果也要操作该变量,只能等待前一线程执行完成。原子操作确保了安全,代价是牺牲了性能。


    CUDA支持多种原子操作,常用的如下:


    1、  atomicAdd()


    int atomicAdd(int* address, int val);
    unsigned int atomicAdd(unsigned int* address,unsigned int val);
    unsigned long long int atomicAdd(unsigned long long int* address,unsigned long long int val);

    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位或64 位字old,计算(old + val),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。只有全局存储器支持64 位字。


    2、  atomicSub()


    int atomicSub(int* address, int val);
    unsigned int atomicSub(unsigned int* address, unsigned int val);

    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算(old - val),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    3、  atomicExch()


    int atomicExch(int* address, int val);
    unsigned int atomicExch(unsigned int* address,unsigned int val);
    unsigned long long int atomicExch(unsigned long long int* address,unsigned long long int val);
    float atomicExch(float* address, float val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位或64 位字old,并将val 存储在存储器的同一地址中。这两项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。只有全局存储器支持64 位字。


    4、  atomicMin()


    int atomicMin(int* address, int val);
    unsigned int atomicMin(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算old 和val 的最小值,并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    5、  atomicMax()


    int atomicMax(int* address, int val);
    unsigned int atomicMax(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算old 和val 的最大值,并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    6、  atomicInc()


    unsigned int atomicInc(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算 ((old >= val) ? 0 : (old+1)),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    7、  atomicDec()


    unsigned int atomicDec(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算 (((old == 0) | (old > val)) ? val : (old-1)),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    8、  atomicCAS()


    int atomicCAS(int* address, int compare, int val);
    unsigned int atomicCAS(unsigned int* address,unsigned int compare,unsigned int val);
    unsigned long long int atomicCAS(unsigned long long int* address,unsigned long long int compare,unsigned long long int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位或64 位字old,计算 (old == compare ? val : old),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old(比较并交换)。只有全局存储器支持64 位字。


    9、  atomicAnd()


    int atomicAnd(int* address, int val);
    unsigned int atomicAnd(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算 (old & val),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    10、  atomicOr()


    int atomicOr(int* address, int val);
    unsigned int atomicOr(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算 (old | val),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    11、  atomicXor()


    int atomicXor(int* address, int val);
    unsigned int atomicXor(unsigned int* address,unsigned int val);


    读取位于全局或共享存储器中地址address 处的32 位字old,计算 (old ^ val),并将结果存储在存储器的同一地址中。这三项操作在一次原子事务中执行。该函数将返回old。


    举个例子,定义1024个线程,求这1024个线程的ID之和,每个线程都会访问总和变量sum,如果不加原子操作,执行结果是错误并且是不确定的。


    #include <stdio.h>    
    #include <stdlib.h>   
    #include <cuda_runtime.h>  
    
    #define SIZE 1024
    
    __global__ void histo_kernel(int size, unsigned int *histo)
    {
    	int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    	if (i < size)
    	{
    		//*histo+=i;
    		atomicAdd(histo, i);
    	}
    }
    
    int main(void)
    {
    	int threadSum = 0;
    
    	//分配内存并拷贝初始数据
    	unsigned int *dev_histo;
    
    	cudaMalloc((void**)&dev_histo, sizeof(int));
    	cudaMemcpy(dev_histo, &threadSum, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    	// kernel launch - 2x the number of mps gave best timing  
    	cudaDeviceProp  prop;
    	cudaGetDeviceProperties(&prop, 0);
    
    	int blocks = prop.multiProcessorCount;
    	//确保线程数足够
    	histo_kernel << <blocks * 2, (SIZE + 2 * blocks - 1) / blocks / 2 >> > (SIZE, dev_histo);
    
    	//数据拷贝回CPU内存
    	cudaMemcpy(&threadSum, dev_histo, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    	printf("Threads SUM:%d
    ", threadSum);
    	getchar();
    	cudaFree(dev_histo);
    	return 0;
    }

    使用原子操作正确的结果是523776,不使用原子操作的结果不确定,其中一次执行结果是711,显然是不对的。


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411865.html
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