关于现代GPU体系结构内存一致性（Memory Consistency）模型的一些猜想（二）——同步...

主要观点总结

本文通过实验对比了几种CUDA编程中的同步实现方式的性能，包括基于PTX的实现和NVIDIA官方推荐的方式。文章首先介绍了实验设计，然后详细描述了不同同步实现的代码实现，并通过实验数据分析了性能。最后，总结了如何选择访存指令和内存屏障指令的Scope以提升性能。

关键观点总结

关键观点1: 实验设计

实验通过设计一个简单的同步模型，对比了几种同步实现的性能。实验涉及不同的同步范围（Scope），包括CTA Scope、GPU Scope和SYS Scope。

关键观点2: 不同同步实现的代码实现

介绍了基于PTX的实现、使用volatile和内存屏障的实现、以及NVIDIA官方推荐的atomic_ref实现的代码示例。

关键观点3: 性能分析

通过实验数据对比了不同同步实现的性能。结果表明，随着Scope的增大，内存屏障的开销逐渐增大。此外，还讨论了访存指令和内存屏障指令的Scope对性能的影响。

关键观点4: 总结与建议

总结全文，强调开发者应根据具体应用场景合理选择访存指令和内存屏障指令的Scope以提升性能。并推荐了NVIDIA官方推荐的同步实现方式。

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