今天在OpenCL的开发过程中遇到了对浮点数的原子运算(atomic operations)的问题。OpenCL spec中只提供了对于32位或64位整数的原子运算；对于浮点数，我们就得另辟蹊径了。
因为OpenCL在语法上跟CUDA非常类似，我们可以参考一下CUDA C Programming Guide上面关于浮点数原子加法的例子，如下：
__device__ double atomicAdd(double* address, double val)
{
unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*)address;
unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed;
do {
assumed = old;
old = atomicCAS(address_as_ull, assumed,
__double_as_longlong(val + __longlong_as_double(assumed)));
} while (assumed != old);
return __longlong_as_double(old);
}atomicCAS是cuda中一个把compare和swap组合起来的函数。对应的OpenCL函数是atom_cmpxchg。
有经验的读者会注意到cmpxchg也存在于Intel的汇编指令集，而这条指令常常用来实现琐无关的线程等待机制。 具体可参考：锁无关的(Lock-Free)数据结构——在避免死锁的同时确保线程继续。
转化成OpenCL中的内联函数，float版本：
inline void AtomicAdd(volatile __global float *source, const float operand) {
union {
unsigned int intVal;
float floatVal;
} newVal;
union {
unsigned int intVal;
float floatVal;
} prevVal;
do {
prevVal.floatVal = *source;
newVal.floatVal = prevVal.floatVal + operand;
} while (atomic_cmpxchg((volatile __global unsigned int *)source,
prevVal.intVal, newVal.intVal)
!= prevVal.intVal);
} 对于乘法和除法，可以把其中关键运算的那一行替换
newVal.floatVal = prevVal.floatVal + operand;替换为
AtomicMul(): newVal.floatVal = prevVal.floatVal * operand; //乘法
AtomicMad(source,operand1,operand2): newVal.floatVal = mad(operand1,operand2,prevVal.floatVal); //乘后相加
AtomicDiv(): newVal.floatVal = prevVal.floatVal / operand; //除法 不过，浮点数的原子运算效率非常低，所以实际应用中应尽量避免。 来源