CUDA 原子操作实现加法：示例与注意事项

在 CUDA 中，可以使用原子操作实现加法的原子操作。CUDA 提供了多个原子操作函数，可以对全局内存中的数据执行原子操作。

以下是一个使用原子操作实现加法的示例：

__global__ void atomicAddExample(float* data, float value) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    atomicAdd(data, value);
}

int main() {
    const int numElements = 100;
    const float value = 1.0f;

    // 分配和初始化全局内存
    float* data;
    cudaMallocManaged(&data, numElements * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < numElements; i++) {
        data[i] = 0.0f;
    }

    // 启动 CUDA 内核
    atomicAddExample<<<1, numElements>>>(data, value);
    cudaDeviceSynchronize();

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < numElements; i++) {
        printf("data[%d] = %f\n", i, data[i]);
    }

    // 释放内存
    cudaFree(data);

    return 0;
}

在上面的示例中，atomicAdd 函数用于对全局内存中的数据执行原子加法操作。atomicAdd 函数的第一个参数是要执行原子操作的全局内存地址，第二个参数是要加的值。

在 CUDA 内核函数 atomicAddExample 中，使用 atomicAdd 函数对 data 数组中的所有元素执行原子加法操作。

请注意，原子操作的执行效率相对较低，因为它需要确保线程之间的同步。在实际应用中，应尽量避免过多地使用原子操作，以提高性能。