同步问题：多线程、CUDA 共享内存、原子操作和屏障同步

2023-10-28 07:28:00







## 多线程与共享内存

多线程是一种将一个进程中的多个任务并发执行的编程技术。每个线程都有自己的独立执行流，可以并发执行不同的任务。共享内存是指多个线程可以同时访问的内存区域。在 CUDA 中，共享内存是每个线程块内所有线程都可以访问的内存区域。

## 原子操作

原子操作是指对共享内存的读写操作是不可分割的，也就是说，在执行原子操作时，其他线程不能同时对该内存位置进行读写操作。原子操作保证了对共享内存的并发访问是安全的，不会导致数据损坏。

## 屏障同步

屏障同步是指所有线程在继续执行之前必须等待所有其他线程都到达屏障点。屏障同步可以用来确保所有线程在执行某些操作之前都已完成各自的任务。

## 使用 numba 库解决多线程、共享内存、原子操作和屏障同步问题

numba 库是一个支持 CUDA 的 Python 库，可以将 Python 代码编译为 CUDA 代码，以便在 CUDA 架构上执行。numba 库提供了丰富的函数和数据结构来支持多线程、共享内存、原子操作和屏障同步等编程特性。

### 多线程

numba 库可以使用 `@numba.jit(target='cuda')` 装饰器来将 Python 函数编译为 CUDA 代码。该装饰器接受一个 `target` 参数，指定要编译的目标平台。对于 CUDA 代码，可以使用 `target='cuda'` 指定。

```python
@numba.jit(target='cuda')
def my_function(a, b):
    """
    计算两个数组的和。

    Args:
        a: 第一个数组。
        b: 第二个数组。

    Returns:
        两个数组的和。
    """
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(a.size):
        c[i] = a[i] + b[i]
    return c

共享内存

numba 库可以使用 @numba.shared 装饰器来声明共享内存变量。该装饰器接受一个 name 参数，指定共享内存变量的名称。

@numba.shared
def shared_array(shape):
    """
    创建一个共享内存数组。

    Args:
        shape: 数组的形状。

    Returns:
        共享内存数组。
    """
    return np.zeros(shape, dtype=np.float32)

原子操作

numba 库提供了原子操作函数来对共享内存进行原子操作。原子操作函数以 numba.atomic. 开头，例如 numba.atomic.add(), numba.atomic.sub(), numba.atomic.inc() 等。

@numba.jit(target='cuda')
def increment_shared_array(shared_array):
    """
    对共享内存数组中的每个元素加 1。

    Args:
        shared_array: 共享内存数组。
    """
    for i in range(shared_array.size):
        numba.atomic.inc(shared_array[i])

屏障同步

numba 库可以使用 numba.cuda.syncthreads() 函数来实现屏障同步。该函数会让所有线程等待，直到所有线程都到达屏障点。

@numba.jit(target='cuda')
def my_function(a, b):
    """
    计算两个数组的和。

    Args:
        a: 第一个数组。
        b: 第二个数组。

    Returns:
        两个数组的和。
    """
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(a.size):
        c[i] = a[i] + b[i]
    numba.cuda.syncthreads()
    return c