[6] CUDA之线程同步

最新推荐文章于 2025-03-13 15:38:20 发布
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分类专栏： CUDA - Opencv 文章标签： CUDA 人工智能 计算机视觉 NVIDIA 开发语言
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CUDA之线程同步

  • 共享内存：线程时间需要互相交换数据才能完成任务的情况并不少见，因此，必须存在某种能让线程彼此交流的机制
  • 当很多线程并行工作并且访问相同的数据或者存储器位置的时候，线程间必须正确的同步
  • 线程之间交换数据并不一定要需要使用共享内存，只是共享内存较快而已

1.共享内存

  • 共享内存位于芯片内部，因此它比全局内存要快得多，相比没有经过缓存的全局内存访问，共享内存大约在延迟上第100倍
  • 同一个块中的线程可以访问相同的一段共享内存，不同块中的线程所见到的共享内存中的内容是不相同的
  • 如果某线程的计算结果在写入到共享内存完成之前被其他线程读取，那么将会导致错误。因此应该正确的控制和管理内存访问，这是由 __syncthreads() 指令完成的，该指令确保在继续执行程序之前完成对内存的所有写入操作，即同步，也被称为 barrier。barrier的含义是块中的所有线程都将到达该代码行，然后在此等待其他线程完成，当所有线程都到达了这里之后，他们可以一起继续往下执行
  • 举个例子：

#include
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CUDA编程实践：线程与同步
CodeWOW的博客
09-22 450
CUDA编程中的线程模型是层次化的，由线程块（block）和网格（grid）组成。线程块是一组线程的集合，线程块中的线程可以通过共享内存（shared memory）进行通信和协作。本文介绍了CUDA编程中线程和同步的基础知识，并提供了相应的源代码示例。线程模型和线程同步是CUDA编程中的重要概念，合理使用它们可以提高并行计算的效率。屏障同步是一种简单直观的同步方式，它能够保证在某个线程块中的所有线程都执行到同一个位置时进行同步。以上代码实现了一个向量相加的操作，使用了CUDA编程中的线程和同步机制。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步三
学以致用 知行合一
12-28 990
同一个块中的线程可以访问相同的一段共享内存（注意：不同块中的线程所见到的共享内存中的内容是不相同的），这在许多线程需要与其他线程共享它们的结果的应用程序中非常有用。因此，应该正确地控制或管理内存访问。barrier的含义是块中的所有线程都将到达该代码行，然后在此等待其他线程完成。该函数会从逻辑上保证，每个调用它的线程对相同的内存区域上的“读取旧值-累加-回写新值”操作是不可被其他线程扰乱的原子性的整体完成的。就需要共享内存，当很多线程并行工作并且访问相同的数据或者存储器位置的时候，线程间必须正确的同步。
CUDA线程同步
Dezeming的博客
12-08 2237
CUDA 复杂问题 + 细节问题 解答见CUDA复杂问题 + 细节问题 解答 考虑如下程序： __global__ void staticReverse(int *d, int n) { __shared__ int s[64]; int index = threadIdx.x; int reindex = n-index-1; s[index] = d[index]; __syncthreads(); d[index] = s[reindex]; } 采用了线程同步，因..
CUDA 块同步,线程同步
Super5311的博客
11-25 1958
Block同步 WAIT_FOR_THE_FINAL_BLOCK 自定义 #define WAIT_FOR_THE_FINAL_BLOCK \ do { \ __threadfence(); \ __shared__ int value; \ if (threadIdx.x + threadIdx.y == 0) value = 1 + atomicAdd(d_sync_buffer + sync_buffer_id, 1); \ __syncthreads(); \ if (value <
CUDA之同步函数详解
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Bruce_0712的博客
03-22 3万+
之前在写程序的时候，经常用弄混同步函数，现做出总结。 _syncthreads（）：线程块内线程同步；保证线程会肿的所有线程都执行到同一位置； 当整个线程块走向同一分支时才可以使用_syncthreads()，否则造成错误；一个warp内的线程不需要同步；即当执行的线程数小于warpsize时，不需要同步函数，调用一次至少需要四个时钟周期，一般需要更多时钟周期，应尽量避免使用。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步一
学以致用 知行合一
12-26 905
这里的内核的代码值得注意的是：一处是计算初始的tid的时候，另一处则是while循环部分。计算初始的tid的变化，是因为我们现在是启动多个块，每个里面有多个线程，直接看成ID的结构，多个块横排排列，每个块里面有N个线程，那么自然计算tid的时候是用当前块的ID*当前块里面的线程数量+当前线程在块中的ID，即tid=blockIdx.x（当前块的ID）*blockDim.x（当前块里面的线程数量）+threadIdx.x（当前线程在块中的ID）。更加理想的则是，我们并不单独启动1个块，里面多个线程；
VS2017 CUDA编程学习7：线程同步-共享内存
DU_YULIN的博客
10-18 1115
文章目录前言1. CUDA线程同步-共享内存理解2. C++ CUDA代码实现3. 运行结果总结学习资料 VS2017 CUDA编程学习1：CUDA编程两变量加法运算 VS2017 CUDA编程学习2：在GPU上执行线程 VS2017 CUDA编程学习3：CUDA获取设备上属性信息 VS2017 CUDA编程学习4：CUDA并行处理初探 - 向量加法实现 VS2017 CUDA编程学习5：CUDA并行执行-线程 VS2017 CUDA编程学习6: GPU存储器架构 前言 1. CUDA线程同步-共享内存
VS2017 CUDA编程学习8：线程同步-原子操作
DU_YULIN的博客
10-21 1046
文章目录前言1. 原子操作的理解2. C++ CUDA实现原子操作3. 执行结果总结学习资料 VS2017 CUDA编程学习1：CUDA编程两变量加法运算 VS2017 CUDA编程学习2：在GPU上执行线程 VS2017 CUDA编程学习3：CUDA获取设备上属性信息 VS2017 CUDA编程学习4：CUDA并行处理初探 - 向量加法实现 VS2017 CUDA编程学习5：CUDA并行执行-线程 VS2017 CUDA编程学习6: GPU存储器架构 VS2017 CUDA编程学习7：线程同步-共享内存
CUDA 同步函数
Bryan_Zhang的专栏
09-12 5784
这里主要区别三个同步函数：cudaStreamSynchronize、CudaDeviceSynchronize 和 cudaThreadSynchronize。在文档中，这三个函数叫做barriers，只有满足一定的条件后，才能通过barriers向后执行。三者的区别如下： cudaDeviceSynchronize()：该方法将停止CPU端线程的执行，直到GPU端完成之前CUDA的任务，包
CUDA 程序中的同步
weixin_30586257的博客
05-30 239
前言 　　在并发，多线程环境下，同步是一个很重要的环节。同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定。 　　本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步。 　　至于块之间的同步，需要使用到 global memory，代价较为高昂，目前使用的情况也不多，就先不介绍了。 块内同步函数：__syncthreads () 　　线程调用此函数后，该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才...
CUDA-同步
武泗海的博客
01-07 1755
主机与设备之间的同步，分为隐式和显式。 一.隐式：cudaMemcpy函数的作用在于传输传输，但在执行结束之前会产生阻塞。许多与内存相关的操作都会产生阻塞，这些不必要的阻塞会对性能产生较大的影响。如：锁页主机内存分配，设备内存分配，设备内存初始化，同一设备间的内存复制，一级缓存和共享存储配置的修改等等。 二.显式：下面三种函数均可实现主机与设备间的同步。 cudaDeviceSynchron
CUDA编程(5)：线程束的线程同步函数、线程束表决函数、线程束洗牌函数
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cumtchw
03-13 854
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CUDA简介——同步
mutourend2010@gmail.com
12-04 804
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CUDA编程记之一基本使用及线程、同步、存储器
BJMzheng的博客
05-12 787
欢迎大家一起来观摩我学习CUDA编程，为我鼓掌一.基本使用示例代码解析存储器总结陈词 一.基本使用 这里我礼貌性的介绍一下最基本的操作： cuda编程最基础的模式就是创建一个用__global__修饰的核函数，之后在主程序中创建设备数据指针和主机数据变量，设备指针先通过cudaMalloc开辟空间，再通过cudaMemcpy进行赋值，调用核函数后再通过cudaMemcpy拷贝结果。 示例代码解析 #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h>
cuda中同步有关函数集合
zhangpinghao的专栏
03-11 3237
__syncthreads()  cudaDeviceSynchronize() cudaThreadSynchronize() cudaStreamSynchronize() cudaEventSynchronize() cudaMemcpyAsync
CUDA学习笔记 —— （七）通信机制（同步函数）
Charles Ren's Tech Blog
04-05 4336
文章目录host和device间的同步同步函数其他同步函数 host和device间的同步 host和device之间的数据拷贝可以使用cudaMemcpy() 比如 cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N,
CUDA入门学习（三）:共享内存与线程同步
爱吃花生的晃晃
06-18 3401
共享内存实际上是可受用户控制的一级缓存。每个SM中的一级缓存与共享内存共享一个64KB的内存段在开普勒架构的设备中，根据应用程序的需要，每个线程块可以配置为16KB的一级缓存或共享内存。而在费米架构的设备中，可以根据喜好选择16KB或者48KB的一级缓存或者共享内存。早期费米架构中只有固定的16KB共享内存而没有一级缓存。共享内存的延迟极低，大约有1.5TB/s的带宽，远远高于全局内存的190GB
CUDA 同步和异步
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01-05 6299
同步操作：主机向设备提交任务，主机将阻塞，直到设备将所提交任务完成，并将控制权交回主机。然后继续执行主机的程序。 异步操作：主机向设备提交任务，设备直接开始执行任务，但主机将不再阻塞，而是直接继续执行主机的程序。主机并不会等待设备执行任务完毕。 在CUDA当中，核函数kernel的执行总是异步的，而cudaMemcpy数据传输总是同步的。 特别需要注意的是主机在提交核函数之后，不会阻塞等待核
CUDA学习笔记（3）- 流并行和线程同步
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文章目录1. 流并行2. 线程同步 1. 流并行 线程流中可以有多个线程块，线程块中可以有多个线程。线程块和线程流只能处理单个函数，线程流可以处理多个函数和同一个函数的不同参数。 cudaStreamCreate(cudaStream_t *pStream) 创建一个线程流。 cudaStreamDestroy(cudaStream_t stream) 销毁线程流。 下面是关于流并行的简...
cuda线程同步案例
03-08
### CUDA 线程同步 示例代码 为了确保线程间的正确协作，在CUDA编程中常常需要使用不同的同步原语。下面展示了一个利用`__syncthreads()`函数进行线程同步的例子，该函数用于阻塞直到同一线程块内的所有线程都到达这一点[^1]。 ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <stdio.h> // Kernel function to add elements of two arrays __global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int stride = blockDim.x * gridDim.x; for (int i = index; i < n; i += stride){ y[i] = x[i] + y[i]; // Synchronize all threads within a block before proceeding. __syncthreads(); } } int main(void) { int N = 1 << 20; int size = N * sizeof(float); // Allocate host memory float *h_x = (float *)malloc(size); float *h_y = (float *)malloc(size); // Initialize input vectors for (int i = 0; i < N; ++i) { h_x[i] = 1.0f; h_y[i] = 2.0f; } // Declare device pointers and allocate GPU memory float *d_x = NULL; float *d_y = NULL; cudaMalloc((void **)&d_x, size); cudaMalloc((void **)&d_y, size); // Copy data from CPU to GPU cudaMemcpy(d_x, h_x, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, h_y, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Define number of blocks and threads per block int threads_per_block = 256; int blocks_per_grid =(N + threads_per_block - 1) / threads_per_block; // Launch kernel with synchronization between threads inside each block add<<<blocks_per_grid, threads_per_block>>>(N, d_x, d_y); // Wait until the GPU has completed its tasks cudaDeviceSynchronize(); // Copy result back to host cudaMemcpy(h_y, d_y, size, cudaMemcpyDeviceToHost); // Free GPU memory cudaFree(d_x); cudaFree(d_y); // Check results on some values... bool success = true; for (int i = 0; i < N && success; ++i) { if ((h_x[i] + h_y[i]) != (1.0f + 2.0f)) { printf("Mismatch at element %d: was %f but should be %f.\n", i, h_y[i], 3.0f); success = false; } } free(h_x); free(h_y); return !success ? EXIT_FAILURE : EXIT_SUCCESS; } ``` 上述代码展示了如何通过调用`__syncthreads()`来保证同一个线程块内部的所有线程在继续之前都已经完成了当前迭代的操作[^5]。
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