blocks|key|2287736|text|这纯粹是一个约简问题。这是一个很好的介绍性由NVIDIA为优化减少GPU。您可以使用相同的技术来查找所有元素的最小值、最大值或和。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|2287737|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.cuvilib.com/Reduction.pdf^0|6|2|I|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@$9|O|A|P|B|C]]|D|@$9|Q|A|R|1|S]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|T|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|E|$L|M]]]]

This is a purely a reduction problem. Here's a good <a href="http://www.cuvilib.com/Reduction.pdf" rel="nofollow">presentation</a> by NVIDIA for optimizing reduction on GPUs. You can use the same technique to either find the minimum, maximum or sum of all elements.

blocks|key|2287801|text|推力库的链接断了。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2287802|如果有人认为在本例中使用它很有用，您可以在这里找到文档：|2287803|推力，极端削减|offset|length|2287804|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://thrust.github.io/doc/group__extrema.html^0|0|0|0|7|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|R|8|@]|9|@$F|S|G|T|1|U]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]]]

The link for Thrust library is broken. 
If anyone finds it useful to use it in this case, you can find the documentation here: 
<a href="https://thrust.github.io/doc/group__extrema.html" rel="nofollow noreferrer">Thrust, extrema reductions</a>

blocks|key|1090414|text|除非您试图编写一个精简内核，否则最简单的方法就是使用古布拉斯。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1090415|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2_prod/toolkit/docs/CUBLAS_Library.pdf^0|Q|4|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Unless you're trying to write a reduction kernel, the simplest way is simply to use the <a href="http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2_prod/toolkit/docs/CUBLAS_Library.pdf" rel="nofollow">CUBLAS</a>.

blocks|key|2646985|text|我也在寻找同样的答案，但我发现，对像我这样的新手来说，大多数的答案都太可怕了。下面是我的示例代码，以找到最大值。如果使用得当，请告诉我。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2646986|__global__
void+find_max(int+max_x,+int+max_y,+float+*tot,+float+*x,+float+*y)
{
++++int+i+=+blockIdx.x*blockDim.x+%2B+threadIdx.x;
++++int+j+=+blockIdx.y*blockDim.y+%2B+threadIdx.y;
++++if(i+<+max_x+&&+j<max_y)+{
++++++++if(*tot+<+x[i])
++++++++++++atomicExch(tot,+x[i]);
++++}
}|code-block|syntax|javascript|2646987|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

I looked for the same answer but found most are too formidable to a newbie like me. Here is my example code to find the max. Please let me know if this is used properly. 

<pre><code>__global__
void find_max(int max_x, int max_y, float *tot, float *x, float *y)
{
 int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
 int j = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
 if(i &lt; max_x &amp;&amp; j&lt;max_y) {
 if(*tot &lt; x[i])
 atomicExch(tot, x[i]);
 }
}
</code></pre>

I am trying to write a code in CUDA for finding the max value 
for the given set of numbers.

Assume you have 20 numbers, and the kernel is running on 2 blocks of 5 threads. Now assume the 10 threads compare the first 10 values at the same time, and thread 2 finds a max value, so thread 2 is updating the max value variable in global memory. While thread 2 is updating, what will happen to the remaining threads (1,3-10) that will be comparing using the old value?

If I lock the global variable using atomicCAS(), will the threads (1,3-10) compare using the old max value? How can I overcome this problem?

Finding max value in CUDA

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我试图在CUDA中编写一个代码，以便为给定的一组数字找到最大值。假设您有20个数字，并且内核运行在由5个线程组成的两个块上。现在假设10个线程同时比较前10个值，线程2找到一个最大值，所以线程2在全局内存中更新最大值变量。当线程2正在更新时，使用旧值进行比较的剩余线程(1,3-10)会发生什么情况？如果我使用atomicCAS()锁定全局变量，那么线程(1,3-10)会使用旧的最大值进行比较吗？我

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