Cuda 是否有已排序的atomicAdd或等效文件

我有一个有效的检测和跟踪过程（行和列中的像素图像），它不能提供完全可重复的结果，因为它使用atomicAdd意味着数据点可以以不同的顺序累积，导致质心和其他轨迹统计计算中的舍入误差

总的来说，atomicAdd的冲突很少，因此大多数结果是相同的。然而，为了验证和确认，我需要能够使atomicAdd以一致的顺序添加这些冲突数据点，这样说，当两个线程都想使用atomicAdd在他们正在处理的行N上添加一个像素时，线程3将击败线程10

是否有一种机制允许atomicAdd在线程顺序上具有确定性，或者我遗漏了什么？

请查看伯克利的“快速可再现的原子总和”论文

但基本上你可以尝试一些方法，比如找到一个abs值和你的原始值之和，乘以O（N^2），然后减去并加上原始值（sum=（sum-sumAbs*N^2）+sumAbs*N^2），以抵消最低位（不确定）。正如你所看到的，上限与N^2成正比。。。因此，N（总和中的元素数）越低，错误界限越好

---

您还可以尝试将Kahan求和与上述方法结合使用，以减少误差范围。

不，没有办法做到这一点。根本原因是CUDA中的执行顺序未定义。您无法知道线程的执行顺序，也无法对线程并行执行的操作施加任何顺序。@Talonmes，更多的是关于有哪些替代方案可以达到所需的顺序，无论是隐藏的p代码还是额外的指令等，因此，出于测试目的，我们可以验证代码的其他部分以相同的方式运行（并找出哪些区域最容易出现舍入和顺序错误等）。我理解您的问题，但答案是没有。浮点运算（我假设这是我们在这里讨论的浮点运算）是不关联的，如果加上不确定的执行顺序，结果会有一定程度的不可预测性。刚才看到的结果表明，如果计数>1，我可以执行额外的排序步骤，这将使下游代码变得[更多]确定性。目前，我有一个数据转储程序（CPU端），它在发送到日志以进行运行之间的比较（从文件读取的所有输入数据）之前对数据进行预排序，因此可能需要将“排序”移动到atomicAdd（Ugh）中，但这不是我的第一选择。对于验证和确认，你应该只使用误差范围，而不是精确的比较。非常感谢链接。我将有一个阅读它，即使我的项目已经转移，所以我现在不直接在GPU编码工作。但希望很快…事实上，现在我想起来了，abs值的总和本身将是不确定的，所以减法可以稍微偏离。因此，您可能必须使用n*atomicMax（x[i]）而不是sum（abs（x[i]））