实现与浮点数一起使用的自定义atomic_add（）

Question

我试图遵循https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html的B.12部分进行原子添加，它适用于浮点数。简单地从那里复制和粘贴代码并将类型更改为浮动不起作用，因为我无法执行从GLOBAL到PRIVATE的转换指针转换，这是atomicCAS操作所必需的。为了解决这个问题，我决定使用atomic_xchg（），因为它适用于浮点数，并使用额外的if语句来实现与atomicCAS相同的功能。但是，每当我运行程序时，当我在大浮点矢量上执行加法时，这会返回不同的答案。

我已经尝试弄清楚如何克服从GLOBAL到PRIVATE的显式转换，但老实说我不知道​​如何做到这一点，当我执行加法时，地址参数被改变而不是一些临时变量。

kernel void atomicAdd_2(volatile global float* address, float value)
{
    float old = *address, assumed;

    do {
        assumed = old;
        if (*address == assumed) {
            old = atomic_xchg(address, value + assumed);
        }
        else{
            old = *address;
        }
        // Note: uses integer comparison to avoid hang in case of NaN (since NaN != NaN)
    } while (assumed != old);
}

这是我为浮点数实现的atomicAdd。

kernel void reduce_add(global const float* input, global float* output) {
         float temp = 242.23f;
         atomicAdd_floats(&output[0], temp);
         printf(" %f ", output[0]);

}

这是我向atomicAdd_floats提供参数的函数。请注意，我的输入参数包含一个浮点向量，输出参数只是我想要存储结果的位置，特别是在输出向量输出[0]的第一个元素中;但相反，当我printf（“％f”，输出[0]）;它显示我的默认初始化值0。

Answer 1

首先，我建议删除atomicAdd_2函数上的“kernel”关键字。 “kernel”应仅用于您打算从主机入队的函数。第二，有一些原子加浮动on the net.的OpenCL实现

然后，我有点困惑你要做什么。你是在尝试对一个向量求和，并在私有变量中得到总和吗？如果是这样，使用atomicAdd是没有意义的。私有内存总是原子的，因为它是私有的。原型只需要全球和本地的记忆，因为它们是共享的。否则我不确定你为什么提到改变地址或GLOBAL改为PRIVATE。

无论如何，来自链接的代码应该可以工作，尽管它相对较慢。如果sum的向量很大，那么最好使用不同的算法（wtth partial sums）。尝试谷歌搜索“opencl parallel sum”等。