Kernel 0: CUDA atomicAdd() for half 算力7.0 及以上的设备, CUDA 库中提供了用于 half 类型的 atomicAdd() 函数, 可以直接使用, 但性能较差. __half atomicAdd(__half *address, __half val); Kernel 1: pack half as half2 template<typename T, size_t pack_size> struct alignas(sizeof(T) *...
是指在CUDA编程中使用了atomicAdd_block函数,但该函数在当前环境中未定义。 atomicAdd_block是一个用于原子加法操作的函数,它可以在CUDA编程中用于多个线程同时更新共享内存的值。该函数在每个块(block)的范围内是原子的,即保证多个线程同时对共享内存进行加法操作时不会产生竞争条件。 然而,由于CUDA的版本或编译器的不...
具体实现如下 template<typenameT>__global__voidreduce_kernel_0(constT*data,constsize_tn,T*result){inttid=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;if(tid>=n)return;atomicAdd(&result[0],data[tid]);} atomicAdd 虽然避免了数据竞争问题,但是每次计算相当于对全局变量加锁,理论上的时间复杂度和串行方法相同...
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)...
上面是 device-wide atomicAdd 不同数据类型的定义,表示从第一个参数 address 指针指向的内存地址(可以是全局内存或共享内存)中读取16位、32位或64位数据(记做旧值 old),与第二个参数val 做一个加法计算,(old + val),然后将求和结果写回到 address 指针指向的内存地址中,并返回未做计算前的旧值 old。这三个...
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。
使用atomicAdd进行原子累加的内核函数代码如下: #include <stdio.h> #define NUM_THREADS 10000 #define SIZE 10 #define BLOCK_WIDTH 100 __global__ void gpu_increment_atomic(int *d_a) { // Calculate thread id for current thread int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // each ...
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)...
atomicAdd(&(y[reg_a.x]),1);atomicAdd(&(y[reg_a.y]),1);atomicAdd(&(y[reg_a.z]),1)...
int atomicAdd(int* address, int val); 这个函数执行的操作是将指定地址 address 处的值与 val 相加,并将结果写回 address 处。这个操作是原子性的,即不会受到并发写入的干扰,保证了数据的正确性。 使用atomicAdd 函数可以保证多个线程在对同一个内存地址进行写操作时,不会发生数据覆盖的问题。