C++ 块级原子写入

可以在块级别执行原子写入吗？
作为一个例子，考虑如下：

__global__ kernel (int atomic)
{
    atomic+=blockid.x; //should be atomic for each block
}

---

虽然不清楚“块/块级别”是什么意思，但听起来您只需要一个原子添加。 这些都可以在

#include

中的内核中找到

__global__ kernel (int atomic)
{
    atomic_add(blockid.x,&atomic);
}

---

atomic

的类型必须是

atomic\u t

和blockid.x-an-int.

虽然不清楚块/块级别的含义，但听起来您只需要一个原子添加。 这些都可以在

#include

中的内核中找到

__global__ kernel (int atomic)
{
    atomic_add(blockid.x,&atomic);
}

---

atomic

必须是

atomic\u t

类型和blockid.x-an-int.

您可以在CUDA中执行一些原子操作。请参阅《CUDA编程指南》中的Apendix B.11原子函数。i、 e:

__global__ void kernel (int *result)
{
    atomicAdd(result, blockIdx.x); // 
}

您还可以交换变量的值

__global__ void kernel (int *result)
{
    atomicExch(result, blockIdx.x); // 
}

这两个示例都在全局内存中运行

在共享内存上运行的原子函数和在64位字上运行的原子函数仅适用于计算能力为1.2及以上的设备

---

问候。

您可以在CUDA中执行一些原子操作。请参阅《CUDA编程指南》中的Apendix B.11原子函数。i、 e:

__global__ void kernel (int *result)
{
    atomicAdd(result, blockIdx.x); // 
}

您还可以交换变量的值

__global__ void kernel (int *result)
{
    atomicExch(result, blockIdx.x); // 
}

这两个示例都在全局内存中运行

在共享内存上运行的原子函数和在64位字上运行的原子函数仅适用于计算能力为1.2及以上的设备

---

注意。

您可以在共享内存上执行原子操作，但不是您在代码段中尝试的方式：内核的

int

参数是一个线程特定的变量；即使所有线程都获得了您在启动时提供的相同值，它们也不会将其存储在共享内存中——并且原子化地对其进行操作是毫无意义的

例如，如果您将一个

int*

传递给某个缓冲区，那将是全局内存中的一个缓冲区。您可以对全局内存中的数据执行设备范围的原子操作，如@pQB中所述。但是你问了关于块级原子操作。。。这对全球数据来说意义不大。但是，如果您的一个线程写入某个全局地址，它可能会暂停所有

\uuthreadfence\u block（）

，直到块中的所有其他线程都能看到此写入的效果

CUDA中也支持正确的块级原子，但在共享内存上支持。阅读有关如何在相关中使用共享内存的信息

如果您有一些

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuux

，您确实可以对其。但是-请记住，块中的所有线程都将执行相同的操作，并且您肯定不希望一次最多尝试1024次原子写入。通常情况下，您会有

__shared__ some_buffer[NumFoosPerBar];

// ...

if (check_condition()) { 
     int foo_index = get_thread_foo_index_for(threadIdx.x);
     atomicAdd(&some_buffer[foo_index], 7);
}

---

其中可能有多个线程写入同一位置，但不一定。当您确实需要多次写入时—不要使用原子，而是对要写入的值执行某种程度的缩减。

您可以在共享内存上执行原子操作，但不是您在代码段中尝试的方式：内核的

int

参数是线程特定的变量；即使所有线程都获得了您在启动时提供的相同值，它们也不会将其存储在共享内存中——并且原子化地对其进行操作是毫无意义的

例如，如果您将一个

int*

传递给某个缓冲区，那将是全局内存中的一个缓冲区。您可以对全局内存中的数据执行设备范围的原子操作，如@pQB中所述。但是你问了关于块级原子操作。。。这对全球数据来说意义不大。但是，如果您的一个线程写入某个全局地址，它可能会暂停所有

\uuthreadfence\u block（）

，直到块中的所有其他线程都能看到此写入的效果

CUDA中也支持正确的块级原子，但在共享内存上支持。阅读有关如何在相关中使用共享内存的信息

如果您有一些

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuux

，您确实可以对其。但是-请记住，块中的所有线程都将执行相同的操作，并且您肯定不希望一次最多尝试1024次原子写入。通常情况下，您会有

__shared__ some_buffer[NumFoosPerBar];

// ...

if (check_condition()) { 
     int foo_index = get_thread_foo_index_for(threadIdx.x);
     atomicAdd(&some_buffer[foo_index], 7);
}

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其中可能有多个线程写入同一位置，但不一定。当您确实需要多次写入时-不要使用原子，而是对要写入的值执行某种程度的缩减。

如果我添加#include，则会出现致命错误C1083：无法打开包含文件：“asm/atomic.h”：没有这样的文件或目录OK获得它。我应该添加sm_11及其原子添加，而不是原子添加。谢谢。你说的其实不是CUDA的解决方案（问题不清楚-检查标签）@randy:你接受了一个完全错误的答案。请接受pQB的答案，因为它对CUDA是正确的，而莱克没有正确地阅读问题。@harrism：好吧，5年后，兰迪似乎没有回到这个网站，我们被错误的答案所困扰。我至少会投反对票，并且我已经将其标记为“非答案”。如果我添加“include”，我会得到致命错误C1083：无法打开include文件：“asm/atomic.h”：没有这样的文件或目录OK会得到它。我应该添加sm_11及其原子添加，而不是原子添加。谢谢。你说的其实不是CUDA的解决方案（问题不清楚-检查标签）@randy:你接受了一个完全错误的答案。请接受pQB的答案，因为它对CUDA是正确的，而莱克没有正确地阅读问题。@harrism：好吧，5年后，兰迪似乎没有回到这个网站，我们被错误的答案所困扰。至少我会投反对票，我已经把它标为“不是答案”。记住，如果你