CUDA学习笔记（五）——原子性操作

说明

原子性操作不是所有的显卡都支持的，只有算力在1.1及以上的才支持全局内存的原子操作，只有1.2及以上算力的才支持共享内存上的原子操作。
由于显卡算力高的是低的一个超集，类似可理解为于高算力版本可以向下兼容。同时，在编译代码的时候，可以告诉nvcc编译器需要什么样的版本，nvcc -arch=sm_1.2即需要1.2算力版本的支持。
如果不支持就需要考虑升级硬件了。

原子操作

原子操作的概念是由多部操作构成的一个操作集合，如果执行该操作集合，就必须全部执行，不能执行部分操作。
如：

x++;

定义上述++操作是一个原子操作，其共分为三步：

1. 读取x
2. x + 1
3. 将2中的结果重新赋值给x

那么这三步是不能被打断，熟悉线程编码的可能很好理解，如果线程Ａ和线程Ｂ同时对ｘ执行这个操作，是无法保证这三步都是按照顺序执行的。可能出现Ａ先读取x，在进行+1操作时，Ｂ线程完成了读取和＋１以及写入的操作，Ａ再进行+1赋值操作后，值就不再是我们预想的样子。
而原子操作，就不会出现这样的问题，如果A在执行这个原子操作，Ｂ线程会进入阻塞态，只有A全部执行完成后，B才能获取到资源继续执行。

常见的CUDA原子操作，如下表:

函数名	释义
atomicAdd(&value, add_num)	加法：value = value + add_num
atomicSub(&value, sub_num)	减法：value = value + sub_num
atomicExch(&value, num)	赋值：value = num
atomicMax(&value, num)	求最大：value = max(value, num)
atomicMin(&value, num)	求最小：value = min(value, num)
atomicInc(&value, compare)	向上计数：如果(value <= compare)则value++,否则value = 0
atomicDec(&value, compare)	向下计数：如果(value > compare或value == 0), 则value–,否则value = 0
atomicCAS(&value, compare)	比较并交换：如果(value != compare),则value = compare
atomicAnd(&value, add_num)	与运算：value = value & num
atomicOr(&value, add_num)	或运算 value = value
atomicXor(&value, add_num)	异或运算 value = value ^ num

但是CUDA中线程更多，操作相同地址的内存时，因为竞争关系，就变成了一系列线程在排队执行串行化操作。就失去了CUDA并行计算的优势，甚至会比cpu版本的更慢。

可以使用全局内存和共享内存的原子操作结合的方式，在每个block中将需要进行原子操作的变量存入共享内存中。此时发生竞争的线程只是当前block内的线程，多个block是可以并行计算的。
每个block计算完成后，再将block内的临时变量进行原子操作存入全局内存中，得到最终的结果。
例如：
需要统计一个数组中元素分布情况。
可以在block内统计完该block内所有线程应该访问的地址上的数据，再讲所有的block在合并起来，就能得到最终的结果。

由上可知，原子操作会影响程序性能，所以需要谨慎设置代码逻辑，不然会适得其反。

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Reference

https://blog.youkuaiyun.com/q583956932/article/details/78826987