如何在CUDA的条件while语句中同步warp中的线程？

在CUDA的条件while语句中同步warp中的线程可以通过使用CUDA的原子操作或者使用CUDA的同步函数来实现。

一种常见的方法是使用CUDA的原子操作函数，比如atomicAdd()。在条件while语句中，可以使用原子操作函数来对一个共享变量进行原子加操作，以实现线程的同步。具体步骤如下：

在条件while语句中，每个线程首先读取共享变量的值。
使用原子操作函数atomicAdd()对共享变量进行原子加操作，将其值加1。
使用CUDA的同步函数__syncthreads()来保证所有线程都完成了原子加操作。
检查共享变量的值是否达到预期的条件，如果满足条件则退出while循环，否则继续执行下一次循环。

这样可以确保在条件while语句中，warp中的所有线程都能够同步执行，并且达到预期的条件后退出循环。

需要注意的是，使用原子操作函数可能会引入一定的性能开销，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云CUDA产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cuda

相关·内容

Python 中的条件对象——线程同步

为了更有效地同步对任何资源的访问，我们可以将条件与任务相关联，让任何线程等待，直到满足某个条件，或者通知其他线程该条件正在满足，以便它们可以解除对自身的阻止。让我们举一个简单的例子来理解这一点。...如果有多个消费者消费生产者生产的产品，那么生产者必须通知所有消费者生产的新产品。这是 python 多线程中条件对象的完美用例。...---- 条件对象:wait()、notify()和notifyAll() 现在我们知道了 python 多线程中条件对象的用途，让我们看看它的语法: condition = threading.Condition...---- 条件类方法以下是条件类方法: acquire(*args)方法此方法用于获取锁。该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的acquire()方法；返回值是该方法返回的任何值。...该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的release()方法。

1663 0

DAY35：阅读流程控制语句

因为在以前的阅读章节中, 你知道SIMT结构只是构造成了线程可以自由执行的假象, 而实际上它们是按照warp一组了执行的,任何在warp内部的分支都将严重的影响性能....但是哪些线程是这16个warp中的同1个warp的?...为(7,7,0)和(7,7,1)的这两个线程, 不在同一个warp中.所以在实际的非1D的形状的block要按照本章节手册的说法进行warp边界处分支的话, 必须考虑到warp是如何组合的.否则你会弄巧成拙...)往往是指的现代的硬件的分支预测, 而后者(predication或者predicated execution)往往是指的带有掩码或者条件的指令执行,例如ARM中的条件执行就类似后者。...过多的同步可能会影响性能. 比如所有其他线程都在等某个warp里的线程完成某个长延迟的访存操作的时候, 而不得不暂停执行 , 甚至整个SM都得暂停下来等等.

4004 0

CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

同步Kernel执行 10.3. 多上下文 10.4. 隐藏寄存器依赖 10.5. 线程和线程块启发 10.6. 共享内存的效果 11. 指令优化知道底层命令是怎么执行的对优化来说很有帮助。...分支与分歧一个warp里尽量不要分支。就是一旦遇到分支，warp里的thread要等其他的都运行完才可以。...循环中的线程同步分支在分支语句中尽量避免使用__syncthreads(). 如果在一些分支语句中使用同步函数，可能会造成无法预计的错误(所以到底是什么错误文档也没说)。...被设置成了warp大小的整数倍，可以解决这一问题。...所以在使用同步语句的时候一定要注意。可以使用thread_active标志来指出哪些线程是活动的。 13. 实施CUDA应用优化之后要将实际结果和期望结果比较，再次APOD循环。

1.5K10 0

一文理解 PyTorch 中的 SyncBatchNorm

对于一般的视觉任务比如分类，分布式训练的时候，单卡的 batch size 也足够大了，所以不需要在计算过程中同步 batchnorm 的统计量，因为同步也会让训练效率下降。...每个thread block 负责处理的数据大小和其中每个线程负责处理的位置，如下图所示：如上图所示紫色方块表示thread block中的一个thread，紫色箭头指向表示，在kernel执行过程中...kernel 执行的第二步就是，每个 warp 内的线程合并均值和方差，通过 warp 级的同步元语库函数 __shfl_xor_sync 来实现 warp 内线程结果的合并。...内的32个线程，上方的id 表示每个线程在warp内的id。...kernel 执行的最后一步是，上面每个 warp 内结果合并完，会做一次全局的线程同步。之后再将所有 warp 的结果合并就得到该 thread block 所负责计算的通道均值和方差了。

2.7K3 0

DAY50：阅读Warp Vote Functions

现在却多了一个尾巴(warp同步用的后缀)，以及, 还多了一个参数(第一个参数, 用来选择你需要那些warp内部的线程们(lanes)进行同步)....ffs()之类的函数,在进行某些数据结构上的插入之类的操作的时候, 快速判断warp整体需要多少个空间, 而每个具体的warp内部的线程又在什么位置上需要操作.这种非常方便.再例如说, 像是昨天的章节中...本章节还提供了一个__activemask, 这个是新增的，大致等效于以前的__ballot(1)，实际上这是以前快速判断当前还有多少线程存活(warp内部), (例如在很多层的if或者while之类的嵌套里面...这里提到的__popc()操作(从1个32-bit值中确定1的个数)，例如__popc配合__ballot_sync可以快速确定满足条件的线程的数量, 而不是mask(也叫掩码, 从每个1-bit代表1...CUDA C中(幸运的是, 导出到了PTX).需要的用户可以单独按照本手册的说法, 能够通过内嵌PTX的方式来使用它.此外, 还需要说明的是warp vote这些, 在竞争对手A家的卡中, 都是免费操作

1.4K1 0

如何花式计算20的阶乘？

今天我就教大家用CUDA来计算一下20的阶乘，就当作是CUDA的一个入门例子。...可以看出，在atomicMul函数的do while循环中，先用old变量保存x[0]处的当前值，这时候如果有其他线程在x[0]处写入了新的值，那么接下来该线程的atomicCAS操作就会判断元素不相同...; cudaFree(x); return 0; } 这种方法使用线程束原语__shfl_xor_sync，只要线程在同一个线程束中（32个线程），就可以获取其他线程的值，异或运算后写入指定地址...所以只需要在开始时，分配一个大小为32的数组，前20个元素分别保存1-20，后面12个元素是为了满足线程束大小32的条件，赋值为1就行了。...今天没有讲解CUDA编程的基础概念，适合有一定基础的同学阅读，如果有对CUDA感兴趣的同学，可以在评论区留言，下次专门写一个CUDA入门系列教程。 - END -

1.2K3 0

大模型与AI底层技术揭秘（36）分裂没有出路

在上一期，我们提到的一个问题：在GPU程序中，如果有if-else这样的分支，在一个warp中，不同的CUDA Core走到了不同的分支，此时scheduler应当如何发射后续的指令呢？...如果GPU执行这样的代码： if (condition) { //do sth. } else { //do other sth. } 假设一个warp中有32个线程，其中16个满足判断条件，另外...那么，满足判断条件的16个线程会执行if分支中的语句，而另外16个线程则处于挂起状态。...GPU的每个SM（Streaming Processor）中往往拥有上千个CUDA核，每个CUDA核都拥有自己的寄存器列。在Turing以后的架构中还有可能拥有Tensor核。...上期遗留的第二个问题是：不同的执行次序会导致不同的CUDA Core的执行时间发生差异，那么，需要warp中，各个CUDA进行同步的时候，应当怎么做呢？这个问题下期分解。

1020 0

【BBuf的CUDA笔记】十一，Linear Attention的cuda kernel实现补档（文末送书

它是 warp 数量（WARPS）和 // 每个 warp 的线程数（THREADS_PER_WARP，在 CUDA 中通常为 32）的乘积。...调用这个函数来同步线程块中的所有线程。.... // 这个条件判断确保只有每个 warp 的第一个线程（lane == 0）执行存储操作。...} } // 在进行下一步计算之前，使用这个函数来同步线程块中的所有线程。...#L321-L349 这里涉及到的技能主要是使用warp（32个线程）为基本单位来处理这个任务，而不是像【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析中的

1061 0

【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

同一个warp中的线程可以使用warp级别的shuffle指令交换数据。...同一个线程块中的所有线程都可以使用低延迟的shared memory进行通信，不同线程块中的线程需要使用高延迟的global memoey进行通信。同步源语存在于线程块和warp级别。...根据所使用的同步类型，同步将确保线程块或warp中的任何线程都不会继续执行下一条指令，直到所有线程都到达同步点。在数据首先写入shared memory然后由所有线程读取的情况下，使用同步是必要的。...Tensor cores运行像HMMA这样的warp同步指令来执行MMA操作。warp 同步意味着warp中的所有线程协同执行这些特殊指令，以产生 MMA 操作的输出。...由于Tensor cores指令的这种warp同步特性，在对Tensor cores进行编程时，有必要在warp而不是线程级别编写或生成代码。

2.4K2 0

DAY25: 阅读硬件的多线程

因为每时每刻，SM总是从它身上的这些驻留的线程中（以warp为单位）选出当前可以被发射指令的，进行发射指令，执行运算，所以当SM身上的驻留的线程太少（occupancy太低）的时候，往往会影响SM的性能发挥...所以shared memory这种资源会在block的级别上进行分配。注意手册没有提到的一点是，block中的所有线程，必须同时分布在1个SM上，不能拆分的。...类似的，block往往有内部的整体同步，也叫局部同步（不是全局同步哈），这种局部同步，需要block中的线程能执行到一个特定的点，（精确的说，这种说法不太对---但这里不解释。...答案是2个warp，不满1个warp，那么只有1个线程多出来（33线程例如），也会形成2个warp的，虽然33只比32多了1个线程。...此外，安装CUDA的时候，如果你也安装了office，则可以打开一个在CUDA安装目录里面的一个.xlsx文件，这个文件是一个电子表格，里面有个计算器，输入你的线程，block之类的资源需求，和你的目标卡

5984 0

“暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 2学员笔记分享

CUDA应用程序运行时的错误检测 CUDA中的事件利用事件进行计时实验课内容：编写MatrixMul程序，体验线程和数据的对应关系留课后作业 2. ...多种CUDA存储单元详解（2.3） CUDA中的存储单元种类 CUDA中的各种存储单元的使用方法 CUDA中的各种存储单元的适用条件 3. ...这也是deviceQuery例子的做法，无法直接通过API得到。 2. 尖括号中，只要blocksize设置成32的倍数，warp就能最佳分配，那我设成32，64，128这样会有什么区别呢？...改成了33就分成2个warp？ --是的。超出哪怕1个线程，也会分配一个warp（浪费31/32的潜在执行能力）。 7. warp是硬件调度吧？...这样，最终他们累加多次，就将前300号，中间300号，最后300号，以及剩下的100号（你需要用while或者if判断别干多了），这样都干完了。 12.

5791 0

CUDA编程之GPU硬件架构

CUDA采用了SIMT单指令多线程执行，一个指令32个线程执行，32个线程组织成warp。一个warp中的线程同一时刻执行同一个指令。每个线程有自己的指令技术计数器和寄存器，在自己的数据上执行指令。...Warp的执行方式当创建了一个kernel时，从逻辑上理解为kernel中的所有线程都在并行，但是从硬件物理条件上看同一时刻并不是所有的线程都在执行。...Warp分支定义：一个warp中的线程执行不同的指令，叫做warp分支。如果warp发生分支，则需要顺序执行每个分支路径。 ?...warp分支示意图在一个warp中所有线程都必须具有两个分支if…else….一个warp中如果有线程的条件为true，则执行if子句，其它为false的线程将等待if执行完成。...然后执行else语句，当条件为true的线程则等待else执行完成。

2.7K2 0

FlashAttention2详解（性能比FlashAttention提升200%）

warp：一个warp通常包含32个thread。每个warp中的thread可以同时执行相同的指令，从而实现SIMT（单指令多线程）并行。...warp，同一个block中的thread可以同步，也可以通过shared memory进行通信。...Hardware和Software的联系： SM采用的是Single-Instruction Multiple-Thread（SIMT，单指令多线程）架构，warp是最基本的执行单元，一个warp包含32...当一个kernel被执行时，grid中的thread block被分配到SM上，大量的thread可能被分到不同的SM上，但是一个线程块的thread只能在一个SM上调度，SM一般可以调度多个block...一个CUDA core可以执行一个thread，一个SM中的CUDA core会被分成几个warp，由warp scheduler负责调度。

3.1K1 1

【BBuf的CUDA笔记】十二，LayerNormRMSNorm的重计算实现

// 2) 输入的张量数据在内存中是连续的。 // // 这段代码遍历n1维度，每次处理一个i1索引。 // 假设每个CUDA线程块的x维度等于warp大小，确保数据处理是高效的。...// 确保只有部分线程（warp 的下半部分）从共享内存中读取数据并进行合并。...const int part_size = 16; // threads2定义了每个CUDA线程块中的线程数量（32×4×1）。...// const int part_size = 16; // threads2定义了每个CUDA线程块中的线程数量（32×4×1）。...rms_only)条件检查是否需要执行特定的分支逻辑。

6091 0

【BBuf的CUDA笔记】二，解析 OneFlow BatchNorm 相关算子实现

Bitset mask生成方案一：顺序遍历法这种方法是让每个CUDA线程连续读取内存中的8个元素，并根据每个元素是否大于0生成一个int8类型的mask，并写入到最终的bitset mask中。...所以每个线程一次加载指令就要执行一个32字节的内存事务。故warp内的线程间全局内存访问完全没有合并，实际有效访存带宽仅为 1/8，访存效率十分低下，性能很差。...Bitset mask生成方案三：warp同步法我们可以采用warp级别的同步原语：__ballot_sync(unsigned mask, predicate)，这个函数接收两个参数，第一个参数是warp...中参与计算的线程掩码，第二个参数是要参与判断的bool值，返回一个32bit的mask，每个bit代表warp中各个线程传入的元素是否大于0，最后由每个warp中的0号线程将生成的mask写入global...warp的0号线程 CUDA_1D_KERNEL_LOOP(i, n) { const bool is_positive = (x[i] > 0); int32_t warp_mask

9301 0

大模型与AI底层技术揭秘（37）绞刑架下的报告

在上期，我们留下了一个问题：在warp中，多个CUDA核需要同步的时候需要怎么做呢？我们先来看一个故事。 1939年，纳粹德国的铁蹄碾碎了捷克美好的山河。...小H对比了两个故事，也理解了，在GPU这样高度并行的SIMT处理器中，各个CUDA核心同步的重要性。 CUDA框架提供了这一核心同步机制，也就是函数__syncthreads()。...当一个thread(也就是GPU中的CUDA核心）执行到__syncthreadas()时，这个thread会看它所在的block（也就是GPU中的线程束warp）内的其他所有threads情况，如果发现还有其他...注意到线程同步有可能产生死锁，如： if (func()){ __syncthreads(); } else{ __syncthreads(); } 这样会导致不同分支的threads...易言之，当一个线程运行__threadfence后，线程在这个时刻之前，对于存储器的读取或写入，对所有网格（warp）内的线程都是有效的。

871 0

cuda编程知识普及

Block中的所有线程在一个多处理器上面并发执行。...组织WARP的时候，从线程号最小的开始 4 各个存储器存储位置及作用 ? 5 寄存器放在SP中，如果溢出，会被放在设备处理器上面，发生严重滞后，影响性能。...6 共享存储器，是以4个字节为单位的16个存储器组　　bank冲突：半个warp中的多线程访问的数组元素处于同一个bank时，访问串行化，发生冲突　　避免冲突：最多的数据类型是int、float等占用...17 #progma unroll 5下面的程序循环5次 18 cuda中的同步 1》__syncthreads()同步　　同一个warp内的线程总是被一同激活且一同被分配任务，因此不需要同步。...因此最好把需要同步的线程放在同一个warp内，这样就减少了__syncthreads()的指令 2》__threadfence() __threadfence_block()同步　　前者针对grid的所有线程

1.1K7 1

DAY24:阅读SIMT架构

那么其他的驻留中的线程如果就可以趁机被执行），而无论是CPU的超线程，还是GPU的per SM的resident threads，他们的学名都叫“同步多线程”（SMT），同步多线程技术提高了CPU的核...以上两点造成了一些问题：问题（A)我想要全局同步，请问在CUDA里面怎么实现？...而要它们执行，又必须前面的blocks结束，无法大家都集体的在某行（假设的1/3处）暂停一下（同步），然后又继续。所以这就造成了传说中的CUDA全局同步的困难。...好在Pascal+和CUDA 9+允许在一定的小规模（能同时在GPU的SM上都执行的那样的小规模）的kernel能全局同步——不过这个以后再说。...如果没有使用原子操作，如果一个warp中的所有线程都，例如改写了同一个地址的值，那么这个结果是不稳定的，不安全的，最终具体是哪个线程写入了是未定义的。

1.8K3 1

大模型与AI底层技术揭秘（35）身后就是莫斯科

而在CUDA中，也有对应的几个概念： Thread（线程），每个Thread是最小的执行单元，若干个Thread组成一个Block（线程块）； Block（线程块），每个Block含有多个Thread...，每个Thread在Block中的位置由三个维度唯一确定，如Thread（2,1,0)； Grid（网格），每个Grid含有多个Block，每个Block在Grid中的位置由三个维度唯一确定，如Block...NVidia把32个Threads组成一个warp（也就是所谓的线程束），它是指令发射的最小颗粒。...这看起来是一个很优雅的设计，但又衍生了两个问题：如果有if-else这样的分支，在一个warp中，不同的CUDA Core走到了不同的分支，此时scheduler应当如何发射后续的指令呢？...不同的执行次序会导致不同的CUDA Core的执行时间发生差异，那么，需要warp中，各个CUDA进行同步的时候，应当怎么做呢？这两个问题我们留到下期解答。

1150 0

【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

deviceQuery 这个示例列举了系统中存在的 CUDA 设备的属性。它可以帮助用户了解系统中每个 CUDA 设备的详细信息，如设备名称、计算能力、可用内存等。...graphConditionalNodes 展示了从 CUDA 12.4 开始提供的 CUDA 图形条件节点的使用。4....两个 CPU 线程将 NvSciBuf 和 NvSciSync 导入 CUDA，以在 ppm 图像上执行两个图像处理算法——第一个线程中的图像旋转和第二个线程中的旋转图像的 rgba 到灰度转换。...程序在 CUDA 内核中创建 DX12 顶点缓冲区中的正弦波，并使用 DirectX12 栅栏在 DX12 和 CUDA 之间进行同步。然后，Direct3D 在屏幕上渲染结果。...UnifiedMemoryPerf 这个示例通过矩阵乘法内核演示了使用和不使用提示的统一内存性能比较，以及其他类型内存（如零复制缓冲区、分页内存、页锁定内存）在单个 GPU 上执行同步和异步传输的性能表现

5061 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云