使用CUDA的全局内存原子函数：一个简单的示例

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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本文介绍了CUDA编程中全局内存原子函数的使用，以保证多线程并发访问时数据一致性。通过一个简单的数组递增操作示例，展示了如何在CUDA核函数中应用原子函数，强调了避免竞争条件的重要性。

在CUDA编程中，原子操作是一种特殊类型的操作，可以确保在多个线程同时访问共享内存时数据的一致性。CUDA提供了一系列的原子函数，可以用于对全局内存中的数据进行原子操作。在本文中，我们将介绍如何使用CUDA的全局内存原子函数，并提供一个简单的示例代码。

首先，让我们来看看原子函数的一般形式：

T atomicFunc(T *address, T val);

这里，atomicFunc是具体的原子函数，T是要操作的数据类型，address是要进行原子操作的内存地址，val是要进行操作的值。原子函数会对address指向的内存进行原子操作，并返回操作之前的值。

接下来，我们将使用一个简单的示例来说明如何使用全局内存原子函数。假设我们有一个全局数组globalArray，我们希望多个线程对该数组中的元素进行递增操作。

首先，我们需要在CUDA设备上分配内存并初始化全局数组。这可以通过以下代码完成：

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CUDA：全局内存原子atomic函数的简单使用的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 229
CUDA：全局内存原子atomic函数的简单使用的实例
使用CUDA进行全局内存原子操作
PixelShadeZ的博客
08-29 170
在并行计算中，多个线程同时访问同一块内存可能导致数据竞争的问题。为了解决这个问题，CUDA提供了一系列原子函数，可以保证多个线程对同一块内存进行原子读写操作时，能够保证每次仅有一个线程访问该内存块。的kernel函数，它接受一个指向整型数组的指针作为参数，并将该数组的所有元素加上其对应下标。在实际编写CUDA程序时，请务必注意原子函数的使用方式以及内存访问的正确性，避免数据竞争带来的问题。分配了相应的显存并将其传输到设备上。在主函数中，我们首先定义了一个整型变量。在上面的代码中，我们定义了一个名为。
Cuda—— Atomic Functions
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03-27 1507
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CUDA核函数和内存管理
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02-15 1536
CUDA核函数：CUDA程序的核心，用于在GPU上运行 CUDA内存管理：如何在GPU上分配和释放内存
cuda代码中使用原子函数处理小数（附最值和求和代码）
puqian13的博客
04-25 772
cuda代码中重载原子函数，实现小数的处理
CUDA-Samples原子操作：并行数据一致性保障技术
gitblog_01031的博客
11-09 791
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Cuda编程：核函数
倔强老吕的博客
05-14 1750
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并行计算CUDA原子操作与无锁数据结构：高性能并发编程关键技术及优化策略
11-28
阅读建议：学习时应结合文中代码示例进行实践，重点关注原子操作的竞争优化与内存序的选择，建议在真实CUDA环境中调试案例代码，深入理解共享内存与全局内存的协作机制，并对比优化前后性能差异以巩固理解。
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【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
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2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
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摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
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其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
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基于A*算法和概率路图的三维路径规划方法研究与Matlab实现
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同时，由于这里只是统计有平行边的四边形，会出现平行四边形，因为两对边都是平行边，因此被统计了两次。对于平行四边形，要判断，就是通过两个对角线的中点是相同的。因此，只要对角线的中点是相同的，然后找所有不同k的边，就可以顺利统计出平行四边形的个数。此处，首先要先统计所谓平行的边，判断依据就是斜率相同且截距不同，因此，要统计平行的边组成的梯形的个数，就是找k相同，b不同的。因此，要用一个哈希表，外层存k，内存存b，这样才能实现遍历的时候正确统计平行边个数。个点在笛卡尔平面上的坐标。给你一个二维整数数组。
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