通过列举所有可能的解决方案然后找到最佳解决方案，我有一个看似可以解决的问题。为了做到这一点，我设计了一个回溯算法，如果找到，它会枚举并存储最佳解决方案。它到目前为止工作正常。
现在，我想将此算法移植到CUDA。因此，我创建了一个生成一些不同基本案例的过程。这些基本情况应该在GPU上并行处理。如果其中一个CUDA线程找到了最佳解决方案，那么所有其他线程当然可以停止它们的工作。
所以，我想要以下内容：找到最佳解决方案的线程应该停止所有运行程序的CUDA线程，从而完成计算。
经过一些快速搜索后，我发现线程只能在同一个块中进行通信。 （所以我认为不可能阻止其他人阻止线程。）
我能想到的唯一方法是我有一个专用标志optimum_found，它在每个内核的开头检查。如果找到最佳解决方案，则此标志设置为1，因此所有未来的线程都知道它们不必工作。但是，当然，如果在每次迭代时都没有检查它，那么已经运行的线程就不会注意到这个标志。
那么，是否有可能停止所有剩余的CUDA线程？
答案 0 :(得分：5)
我认为只要它是全局内存中的内存位置，您拥有专用标志的方法就可以工作。这样你就可以在每次内核调用开始时检查这个。
内核调用通常应该相对较短，因此即使其中一个线程找到最佳解决方案也不会影响您的性能，因此让其他线程完成批处理。
那就是说，我很确定没有可以杀死其他正在执行的线程的CUDA调用。
答案 1 :(得分：1)
我认为Ian在这里有正确的想法。最佳性能来自最小内存传输和分支。写入全局内存和检查标志（分支）违反了 CUDA最佳实践指南，这将降低您的加速。
答案 2 :(得分：0)
您可能希望查看回调。主CPU线程可以确保所有线程以正确的顺序运行。 CPU回调线程（读取：后处理）可以执行额外的开销并调用相关的api函数以及处理所有子线程数据...此功能可在cuda示例中找到并编译cuda功能2.希望这会有所帮助。