gpucoder.atomicCAS

グローバルメモリまたは共有メモリの変数の値のアトミックな比較交換

R2021b 以降

構文

[A,oldA] = gpucoder.atomicCAS(A,B,C)

説明

[A,oldA] = gpucoder.atomicCAS(A,B,C) は、B をグローバルメモリまたは共有メモリの A の値と比較し、値が同じ場合は C の値を A に書き込みます。この演算は、読み取り、変更、書き込みの操作全体が他のスレッドからの干渉なしに実行されることが保証されているという意味でアトミックです。入力引数と出力引数の順序は、構文の規定と一致しなければなりません。

例

すべて折りたたむ

CUDA atomicCAS を使用した比較交換

関数 gpucoder.atomicCAS を使用してシンプルなアトミック比較交換演算を実行し、対応する CUDA^® atomicCAS() API を呼び出す CUDA コードを生成します。

1 つのファイル内に、行列入力 a、b、および c を受け入れるエントリポイント関数 myAtomicCAS を記述します。

function a = myAtomicCAS(a,b,c)

coder.gpu.kernelfun;
for i =1:numel(a)
    [a(i),~] = gpucoder.atomicCAS(a(i), b, c);
end

end

コード生成で使用する double の行列の型を作成するには、関数 coder.newtype を使用します。

A = coder.newtype('uint32', [1 30], [0 1]);
B = coder.newtype('uint32', [1 1], [0 0]);
C = coder.newtype('uint32', [1 1], [0 0]);
inputArgs = {A,B,C};

CUDA ライブラリを生成するには、関数 codegen を使用します。

cfg = coder.gpuConfig('lib');
cfg.GenerateReport = true;

codegen -config cfg -args inputArgs myAtomicCAS -d myAtomicCAS

生成された CUDA コードには、atomicCAS() CUDA API の呼び出しを使用する myAtomicCAS_kernel1 カーネルが含まれます。

//
// File: myAtomicCAS.cu
//
...

static __global__ __launch_bounds__(1024, 1) void myAtomicCAS_kernel1(
    const uint32_T c, const uint32_T b, const int32_T i, uint32_T a_data[])
{
  uint64_T loopEnd;
  uint64_T threadId;

...

  for (uint64_T idx{threadId}; idx <= loopEnd; idx += threadStride) {
    int32_T b_i;
    b_i = static_cast<int32_T>(idx);
    atomicCAS(&a_data[b_i], b, c);
  }
}
...

void myAtomicCAS(uint32_T a_data[], int32_T a_size[2], uint32_T b, uint32_T c)
{
  dim3 block;
  dim3 grid;
...

  if (validLaunchParams) {
    cudaMemcpy(gpu_a_data, a_data, a_size[1] * sizeof(uint32_T),
               cudaMemcpyHostToDevice);
    myAtomicCAS_kernel1<<<grid, block>>>(c, b, i, gpu_a_data);
    cudaMemcpy(a_data, gpu_a_data, a_size[1] * sizeof(uint32_T),
               cudaMemcpyDeviceToHost);
...

}