floatval);doubleatomicAdd(double* address,doubleval);__half2atomicAdd(__half2 *address, __half2 val);__halfatomicAdd(__half *address, __half val);__nv_bfloat162atomicAdd(__nv_bfloat
缺点: 适合 half 数组的情况, 极端情况下仍会退化为 atomicAdd(); 多个线程写入偏移不同时, 可能会造成 warp divergence. 额外一提, 在参考代码中, N 的值被设置为 32*1024*1024, 在测试过程中发现代码最后的计算结果并不正确, 笔者考虑应该是 half 类型精度导致的, 改为 double 便可得到正确结果, 或者 N...
双精度浮点数(double,即64位浮点数)虽然精度更高,但计算速度较慢且占用更多的内存。 2. 学习CUDA中提高计算精度的方法 2.1 使用更高精度的数据类型 双精度浮点数:如果精度非常重要,可以考虑使用double类型,但需要注意其对性能的影响。 cuda __global__ void doublePrecisionKernel(double *input, double *output,...
atomicAdd() intatomicAdd(int*address,intval);unsignedintatomicAdd(unsignedint*address,unsignedintval);unsignedlonglongintatomicAdd(unsignedlonglongint*address,unsignedlonglongintval);floatatomicAdd(float*address,floatval);doubleatomicAdd(double*address,doubleval);__half2atomicAdd(__half2*address,__half2val);...
1 __device__ double atomicAdd(double* address, double val) 2 { 3 unsigned long long int *address_as_ull = (unsigned long long int*)address; 4 unsigned long long int old = *address_as_ull; 5 unsigned long long int assumed;
atomicAdd(): intatomicAdd(int* address,intval);unsignedintatomicAdd(unsignedint* address,unsignedintval);unsignedlonglongintatomicAdd(unsignedlonglongint* address,unsignedlonglongintval);floatatomicAdd(float* address,floatval);doubleatomicAdd(double* address,doubleval); ...
注:atomicAdd对double和__half2的支持始于Pascal架构,对__half的支持始于Volta架构。 原子函数intunsignedunsigned long longfloatdouble__half2__half atomicAdd yes yes yes yes yes yes yes atomicSub yes yes no no no no no atomicInc no yes no no no no no atomicDec no yes no no no no no ...
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。
atomicAdd(&(hist[inner_idx]), hist_shared[inner_idx]); } } 当然,共享内存的声明放在内核函数里面也是可以的,效果一致。 使用共享内存,可以获得等同于L1 cache的访存速度,其速度远快于全局内存。 但是注意,并不是什么时候都可以使用共享内存来获取加速的。例如内核函数计...
__global__voidAdd(double*A){atomicAdd(&A[0],1);} 可能很多同学也熟悉了c++里的原子操作。只是比较令我惊讶的是,这个操作几乎没有让我的程序增加时间消耗。 最后atomicAdd要能对double变量进行操作的话,需要GPU结构sm_60以上。CMake里可以输入下列语句来帮助编译 ...