CUDA：同步全局内存写入＆amp;具有计算能力的阅读1.1

Question

好吧，在nVidia论坛上找到了解决方案（https://devtalk.nvidia.com/default/topic/458062/atomicadd-float-float-atomicmul-float-float-/）。

感谢。

Answer 1

首先，这段代码是一堆乱重的乱码，让调试变得非常痛苦。找出哪些子表达式是冗余的，并将它们分成不同的变量，以便您的代码变得更加清晰。否则，就这个代码寻求帮助同样有意义，因为它要求帮助赢得彩票。没有人会费心阅读你的代码，因为这是一个眼睛。

运行单线程解决方案。使用分析器确定此代码的哪些部分最适合并行化，否则您的优化只是猜测，您无法用可测量的术语表达。我猜想，一旦你运行单线程解决方案，你就可以在每个核心上并行运行相同的解决方案，在独立的值范围内获得相当好的性能，因此几乎不需要同步。

Answer 2

使用Atomic Functions可以实现序列化。

Compute Capability 1.1不支持atomicAdd（）用于浮点数，但任何原子操作都可以基于atomicCAS（）（比较和交换）实现。