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我有这样的事情:
__global__ void globFunction(int *arr, int N) {
int idx = blockIdx.x* blockDim.x+ threadIdx.x;
// calculating and Writing results to arr ...
__syncthreads();
// reading values of another threads(ex i+1)
int val = arr[idx+1]; // IT IS GIVING OLD VALUE
}
int main() {
// declare array, alloc memory, copy memory, etc.
globFunction<<< 4000, 256>>>(arr, N);
// do something ...
return 0;
}
arr[idx+1]
时会得到旧值?我打了电话
__syncthreads
,所以我希望看到更新的值。我做错了什么?我是在读缓存还是什么?
最佳答案
使用 __syncthreads()
函数只同步当前块中的线程。在这种情况下,这将是您在启动内核时创建的每个块 256 个线程。因此,在您给定的数组中,对于跨越到另一个线程块的每个索引值,您最终将从全局内存中读取一个与当前块中的线程不同步的值。
您可以做的一件事是使用 __shared__
创建共享线程本地存储来规避此问题。 CUDA 指令允许块中的线程在它们之间共享信息,但阻止其他块中的线程访问为当前块分配的内存。一旦您在块中的计算完成(并且您可以使用 __syncthreads()
来完成此任务),您就可以将共享块级存储中的值复制回全局可访问的内存中。
您的内核可能类似于:
__global__ void globFunction(int *arr, int N)
{
__shared__ int local_array[THREADS_PER_BLOCK]; //local block memory cache
int idx = blockIdx.x* blockDim.x+ threadIdx.x;
//...calculate results
local_array[threadIdx.x] = results;
//synchronize the local threads writing to the local memory cache
__syncthreads();
// read the results of another thread in the current thread
int val = local_array[(threadIdx.x + 1) % THREADS_PER_BLOCK];
//write back the value to global memory
arr[idx] = val;
}
关于CUDA同步和读取全局内存,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8234568/
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