使用CUDA实现系统范围原子操作的可移植内存程序

最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布
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使用CUDA实现系统范围原子操作的可移植内存程序

在CUDA编程中，原子操作是一种对内存位置进行原子读写操作的机制，以确保多个线程同时访问共享内存时的数据一致性。CUDA提供了多个原子操作函数，例如atomicAdd、atomicSub、atomicCAS等，可以在单个指令中执行读取和更新操作，避免了竞态条件的发生。然而，默认情况下，这些原子操作函数只能在线程块内部使用，而无法在整个系统范围内使用。

然而，有时候我们需要在整个系统范围内执行原子操作，例如在多个GPU设备之间共享数据时。为了解决这个问题，可以借助CUDA提供的__device__和__host__修饰符以及CUDA Runtime API中的函数来实现可移植内存。

下面是一个示例程序，展示了如何使用CUDA在整个系统范围内执行原子操作。该程序使用了可移植内存，使得多个线程块之间可以访问和更新共享数据。

#include <cuda_runtime.h>
#
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CUDA专题10—从原理到实践：CUDA页锁定内存的可移植性、写合并与映射技术全指南
04-01 454
运行时提供了以下函数来支持使用页锁定（也称为固定）主机内存（与通过malloc()malloc()：对于某些设备，页锁定主机内存与设备内存之间的拷贝可以与内核执行并发进行（如异步并发执行部分所述）。：在某些设备上，页锁定主机内存可以映射到设备的地址空间中，从而无需在设备内存之间来回复制数据（详见映射内存部分）。：在前端总线系统中，如果主机内存分配为页锁定（尤其是进一步分配为写合并内存时），主机内存与设备内存之间的带宽会更高（如写合并内存部分所述）
THRUST：一个开源的、面向异构系统的并行编程语言：编程模型主要包括：数据并行性、任务并行性、内存管理、内存访问控制、原子操作、同步机制、错误处理机制、混合编程模型、运行时系统等
AI天才研究院
07-26 1749
2021年8月，当代科技巨头Facebook宣布其开发了名为THRUST的高性能计算语言，可用于在设备、集群和云环境中进行并行计算。它具有“易于学习”、“简单易用”等特征，正在逐步取代C++、CUDA、OpenCL等传统编程模型，成为新一代计算平台的基础编程语言。THRUST作为新型的通用编程语言，拥有比当前主流编程语言更强大的能力，可以进行高效的并行计算。而对比其他新兴编程语言（如Python）的优点之一，即可以支持泛型编程和面向对象编程。
深入解析MLX项目中CUDA原子操作的内存顺序难题与解决方案
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26、N-Body算法的CUDA实现与优化
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11-30 10
本文探讨了N-Body算法在CUDA平台上的实现与多种优化策略，包括暴力计算、对称性利用、分块处理、共享内存、常量内存及Warp Shuffle等技术。通过对比不同方法的性能表现，分析了各优化手段的优缺点和适用场景，提出了根据问题规模和硬件架构选择合适策略的流程。结果显示，共享内存结合循环展开能显著提升性能，是大规模模拟中的首选方案，而其他方法则在特定条件下具有应用价值。文章为高性能GPU计算提供了实践指导和未来研究方向。
CUDA Unified Memory编程：简化GPU内存管理的革命性技术
专注于人工智能领域的小何尚
03-22 1559
CUDA Unified Memory是一种革命性的内存管理技术，它为CPU和GPU提供了一个统一的内存地址空间。通过这项技术，开发者可以使用单一的指针访问数据，而无需关心数据实际存储在哪里（CPU内存还是GPU内存）。系统会自动处理数据在不同处理器之间的迁移，大大简化了CUDA程序的开发过程。// 传统CUDA内存管理// 主机内存分配// 设备内存分配// 初始化主机数据i < N;i++) {// 将数据从主机复制到设备// 在GPU上执行计算// 将结果从设备复制回主机。
CUDA程序从Linux到Windows的移植
战斗蜗牛的专栏
03-17 2339
1.如果用到多GPU线程可以参考“MonteCarloMultiGPU”，其实只需要里面包含头文件即可识别cutStartThread等相关函数和数据定义。 2.如果用到原子操作可以参考“simpleAtomicIntrinsics”，只需要工程里不包含cutil、shril等即可； 3.如果用到CUFFT，可以参考“OCEAN FFT”，需要添加“cufft.h”头文件，连接器中增加"cuf
[嵌入式系统-122]：OpenCL与CUDA全面比较
文火冰糖（王文兵）的博客
10-16 703
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基于CUDA的物质点法并行加速程序设计与实现
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本文深入探讨了使用OpenCL在异构计算环境中实现可移植高性能并行计算的方法。首先分析了并行计算的困境，指出OpenCL作为跨平台解决方案的重要性。随后通过矩阵乘法示例，详细介绍了OpenCL的编程模型、执行流程和优化策略。结合英特尔至强融核协处理器的案例，说明了OpenCL在不同硬件上的性能优化要点。此外，还以分子对接工具BUDE为例，展示了如何通过OpenCL实现性能可移植性，并与CUDA、OpenMP等其他并行编程模型进行了比较。最后总结了OpenCL的优势、关键要点以及未来发展趋势，为开发者提供了实
CUDA C编程（二十二）程序优化指令
AAAA202012的博客
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   单 精 度 与 双 精 度 的 比 较    标 准 函 数 与 内 部 函 数 的 比 较    标准函数和内部函数可视化    操纵指令生成    总结    了 解 原 子 指 令    从头开始    内置的CUDA原子函数    原子操作的成本    限制原子操作的性能成本    原子级浮点支持    总结    综 合 范 例 ...
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今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
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你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
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当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
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NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
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简单多源BFS问题
MiauwYuki的博客
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【区块链技术（05）】区块链核心技术：哈希算法再区块链中的应用；区块哈希与默克尔树；公开密钥算法、编码和解码算法（BASE58、BASE64）
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以比特币中使用的二叉Merkle树为例 每条交易的哈希值就是一个叶子节点，从下往上将两个相邻叶子节点的组合哈希作为新的哈希值，新的哈希值成为树节点继续与相邻的树节点组合成新的哈希值。 在重复一定次数后直到形成唯一的根节点。 最后得到的Merkle根需要保存到区块头中，以便仅需通过区块头就可以对交易进行简单支付验证，这一过程也成为SPV（Simplified Payment Verification）。
YOLOv5推理流程与CUDA高性能实现详解
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