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CUDA Academy · 강의

atomicAdd와 관련 연산

하드웨어의 읽기-수정-쓰기 연산을 알아봅니다.

atomicAdd와 관련 연산은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 CUDA Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

One Indivisible Step

An atomic operation reads, modifies, and writes a value as a single step that no other thread can interrupt. That kills the race. ⚛️

Meet atomicAdd

atomicAdd takes a pointer and a value, adds safely, and returns the old value. Many threads can hit the same address with no lost updates.

atomicAdd(total, 1);

Fixing the Racy Counter

Swap the plain increment for atomicAdd and the count becomes correct every single time, no matter how many threads run.

__global__ void count(int* total) {
    atomicAdd(total, 1);
}

The Return Value Is Useful

atomicAdd returns the value held before your add. That old value is a unique slot you can use as an index or a ticket number.

int slot = atomicAdd(counter, 1);

A Whole Family

atomicAdd has many friends: atomicSub, atomicMax, atomicMin, atomicExch, atomicAnd, atomicOr, and atomicXor all work the same atomic way.

Swapping a Value

atomicExch stores a new value and returns the old one in one step. It is handy for claiming flags or grabbing a previous state safely.

int prev = atomicExch(flag, 1);

Atomic Max and Min

atomicMax updates the target only if your value is larger. It is perfect for finding a global maximum across all threads without races.

atomicMax(best, myValue);

Supported Types

Atomics cover int, unsigned, and on newer hardware float and double too. Always check that your type and arch support the call you want.

Atomics Have a Cost

Atomics serialize threads that target the same address. Heavy contention on one spot becomes a bottleneck, so use them only where needed.

Spread the Load

Reduce contention by having threads update different addresses, then combine results. Fewer collisions means atomics stay fast.

Atomics vs Reductions

For summing huge arrays, a tree reduction often beats a flood of atomics. Reach for atomics when updates are sparse or irregular.

Quick Check

Test your grip on atomicAdd's behavior.

Recap: atomicAdd and Friends

You met the atomic family, fixed the racy counter, and learned atomics return the old value but cost time under contention. ✅

자주 묻는 질문

“atomicAdd와 관련 연산” 강의는 무료인가요?

네 — “atomicAdd와 관련 연산” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 CUDA Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“atomicAdd와 관련 연산”에서 뭘 배우나요?

하드웨어의 읽기-수정-쓰기 연산을 알아봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 CUDA Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

CUDA Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 CUDA Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“atomicAdd와 관련 연산” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 CUDA Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 CUDA Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. GPU의 경쟁 상태
  2. atomicAdd와 관련 연산
  3. 히스토그램 만들기
  4. atomicCAS로 사용자 지정 원자 연산 만들기
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