Question

我无法获得使用atomicMin的正确语法。我想使用此函数对双精度而不是整数进行运算。

__global__ void npd(int *a, int *g)         
    {   
        int index = threadIdx.x;

        __shared__ int d[N];

        d[threadIdx.x]=a[index];        

        __syncthreads();        

        int dd;
        int inn;
        int u;

        if( 0==threadIdx.x )
        { 
            for( int u = 0; u<16; u++ )
            {
                atomicMin( g, d ) ;     
            }
        }
    }

Answer 1

atomicMin函数defined by CUDA不支持与浮点数一起使用。参考该文档，我们看到唯一可用的原型是int，unsigned int和unsigned long long int（最后一个需要编译并在计算能力3.5或以下的GPU上运行）的原型。更高）。

至少有2个选项。

您可以重构代码以用classical parallel reduction替换原子。
如the programming guide中所述，可以使用atomicCAS（比较并交换）加上某种循环来创建“任意”原子。

对于double，这是一个可能的实现：

__device__ double atomicMin_double(double* address, double val)
{
    unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*) address;
    unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed;
    do {
        assumed = old;
        old = atomicCAS(address_as_ull, assumed,
            __double_as_longlong(fmin(val, __longlong_as_double(assumed))));
    } while (assumed != old);
    return __longlong_as_double(old);
}

This相关的问题和答案也可能很有趣，尽管它主要考虑了float。

其他一些评论：

通过切换到float而不是double，我相信可以简化atomicMin（或atomicMax）操作，如我链接的答案所示以上，可能有一些警告（例如，没有NaN，INF数据）。我相信iee754 float遵循两个量A和B的排序规则，使得如果A > B，则*reinterpret_cast<int*>(&A) > *reinterpret_cast<int*>(&B)。我不确定double是否与long long遵循类似的规则（可能会有其他人会说）。
在您的代码中，该循环可以首先对本地数量进行操作，然后最后进行一次原子操作，如下所示：
```
    double v = *g;
    for( int u = 0; u<16; u++ )
    {
        v = min(v,d);     
    }
    atomicMin_double(g, v);
```
我认为应该更快

有人可以帮我用Cuda的atomicmin函数语法吗？

1 个答案: