CUDA：从节点构建图形

我正在使用CUDA从节点列表构建一个无向图。每个节点都有一个三维坐标，如果节点之间的距离小于某个截止距离d，我的程序将在两个节点之间创建一条边

现在我以邻接列表的形式存储边。问题是，我有1024个线程异步计算成对距离。一旦节点A和B之间的边被“发现”，我需要增加节点A的边数，并将节点B放置在邻接列表中的“下一个可用”位置

这里，库达让我做噩梦。我希望邻接列表更新过程至关重要，但CUDA似乎没有提供atomicAdd（）以外的任何东西。因此，每次运行代码时，我都会得到不可预测的行为和不同的邻接列表

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有没有办法异步创建邻接列表？也许通过更聪明的数据结构

您可以用a替换atomicAdd（），以产生可重复的结果。或者，您可以在单独的步骤中对结果进行排序。

如果节点数量足够大，我会将一个线程映射到一个节点，因此每个节点计算到所有其他节点的距离，并将它们存储到其私有邻接列表中。在这种情况下，如果定义了计算顺序（通过节点列表的顺序完成），则不会出现不确定性。一些代码：

for(int i = 0; i < listOfNodes.length(); i++)
    if(dist(listOfNodes[threadId], listOfNodes[i]) < cutoffDist) {
        int n = adjacencyLists_sizes[threadId]++;
        adjacencyLists[threadId][n-1] = listOfNodes[i];
    }

for（int i=0；i

如果节点数量不够大（我想使用CUDA），可以将一个节点和所有其他节点之间的计算除以一个块的线程，每个线程计算相等部分的距离。使用

\uu syncthreads（）

可确保

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决定论。

谢谢。我已经试过了。它可以工作，但我发现大多数线程都处于空闲状态，这让我很恼火。我还使用了区域分解来限制每个节点的距离计算数量，每个块产生大约100个节点。我想我会接受异步写入的问题，并对每个块的节点进行修补，以便获得每个线程的最大占用率。顺便说一句，我有介于1E6和1E9之间的节点，所以这个策略并没有那么糟糕。事实上，如果大多数线程处于空闲状态，这是没有问题的。在这种情况下，重要的是每秒计算距离的数量，这取决于GPU流式多处理器（SM）的占用率和算法的效率。若正在运行的线程块完全占用了GPU，而其余线程块正在等待SMs的释放，那个么您将获得最大吞吐量。