cuda體系架構支援怎麼樣的通訊方法呢？往下看嘍@_@
1.
__syncthreads()
block
內的執行緒同步。
block
內所有執行緒都執行到這一位置(bar指令)，先到的要等後來的，到齊了後再繼續後面的任務。執行結果對
block
內所有執行緒可見
2.
memory fence
l__threadfence()
grid
內的執行緒同步。保證該語句前的，
grid
中所有執行緒發出的訪存指令（對
global memory / shared memory
）都已結束。執行結果對
grid
內所有執行緒可見
l__threadfence_block()
block
內的執行緒同步。保證該語句前的，
block
中所有執行緒發出的訪存指令（對
global memory / shared memory
）都已結束。執行結果對
block
內所有執行緒可見
3.
cuda2.2
中引入，允許多個
gpu裝置從核心程式中直接訪問同一塊
pinned memory
。cpu/gpus
共用一塊記憶體，所以特別要注意做好同步。
4.
cudathreadsynchronize()
gpu與
cpu同步。
kernel
啟動後控制權非同步返回，該函式用以確定所有裝置端線程均已執行結束。
5.
volatile
__global__ void mykernel(int* result,int* myarray)
上面這段程式，
myarray
初值為1
。這段程式跑出來的結果
result全是1
，說明計算
ref2
時myarray[tid]
並如有如約變成2（由
tid-1
修改），程式設計師是想用改變後的值
2來著。為什麼會出現這種情況呢？
是這樣，在計算
ref1
時從視訊記憶體取出
myarray[tid]
，然後在計算
ref2
時compiler
不會再去顯訪問一次而是去復用剛剛取到的結果，
myarray[tid+1]=2
這句操作呢是要寫回視訊記憶體，所以嘍
^o^
可以通過加上
volatile
關鍵字來解決。
__global__ void mykernel(int* result,volatile
int* myarray)
volatile
限定符將變數宣告為敏感變數，
compiler
認為其它執行緒可能隨時會修改變數的值，因此每次對該變數的引用都會被編譯成一次真實的訪存指令。注意，在上面的**中即使將
myarray
宣告為valatile
仍不能確保
ref的值是
2，這是因為執行緒
tid可能在
myarray[tid]
被賦為2
之前就已經進行了讀操作，怎麼辦呢？做乙個同步就好嘍。
6.
atomic function
當多個執行緒同時訪問
global memory / shared memory
同一位置時，原子函式來確保對這個
32-/64-bit
字的read-modify-write
原子操作。保證每個執行緒能夠實現對共享可寫資料的互斥操作：在乙個操作完成前，其它任何執行緒都無法訪問此位址。
7.
vote
cuda2.0
引入的新特性，
1.2計算能力的硬體支援。
vote
指令作用域是乙個
warp
。int
__all(int predicate); //warp
中所有執行緒的判斷表示式結果為真，則返回1，否則0
int__any(int predicate); //warp
中只要乙個thread的判斷表示式結果為真，則返回1，否則0
CUDA通訊機制
分類 gpu cuda opencl2009 08 25 21 57 1479人閱讀 收藏舉報 cuda compiler thread function任務 cuda體系架構支援怎麼樣的通訊方法呢？往下看嘍 1.syncthreads block內的執行緒同步。block內所有執行緒都執行到這一位...
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