浮点数的原子操作

Question

大多数语言都提供原子int操作（添加、比较和交换等）的函数。

为什么不用于浮动类型？

Answer 1

让我们从操作系统/硬件设计的角度思考浮点原子......

原子的存在是因为它们是同步所必需的。 大多数同步涉及什么？ 句柄、标志、互斥锁、自旋锁——这些东西的实际价值是没有意义的，只要它对每个用户都是一致的，并且在用户之间是不同的。 即使对于像信号量这样的值更有意义的东西 - 它仍然是关于计数而不是测量，所以 32 位值得 32 位，无论我们认为它代表什么。

其次，技术问题。 几乎任何我们可以编程的东西都可以进行整数运算。 不是那么浮点 - 当 C 库模拟 FP 操作时，这些原子将难以实现和不可能实现。 即使在硬件中，FP 操作通常会比整数慢，谁想要慢速锁？ FPU 本身的设计甚至可能使实现原子操作变得困难——例如，如果它挂在协处理器接口上而没有对内存总线的任何直接访问。

第二个半，如果我们想要float ，我们当然也想要double吗？ 但是double通常存在比机器字大的问题，排除了许多架构上偶数加载和存储的原子性。

第三，当谈到原子之类的事情时，CPU 架构师倾向于实现系统设计人员和操作系统人员的要求，而操作系统人员通常并不完全喜欢浮点 - 愚蠢的额外寄存器要保存，减慢上下文切换......硬件中的更多说明/功能成本功率和复杂性，如果客户不想要它们......

所以，简而言之，没有足够的用例，所以没有硬件支持，所以没有语言支持。 当然，在某些架构上，您可以推出自己的 atomic ，我想 GPU 计算可能对主要浮点硬件上的同步有更多需求，那么谁知道它是否会保持这种状态呢？

Answer 2

为了改进 Go 上下文中的先前答案，我们可以使用https://golang.org/pkg/math/#Float64bits和https://golang.org/pkg/math/#Float64frombits将 float64s 与 uint64s 相互转换无需直接使用 unsafe 包。

给定一个 uint64，我们就可以使用所有可用的原子原语。

type AtomicFloat64 uint64

func (f *AtomicFloat64) Value() float64 {
    return math.Float64frombits(atomic.LoadUint64((*uint64)(f)))
}

func (f *AtomicFloat64) Add(n float64) float64 {
    for {
        a := atomic.LoadUint64((*uint64)(f))
        b := math.Float64bits(math.Float64frombits(a) + n)
        if atomic.CompareAndSwapUint64((*uint64)(f), a, b) {
            return
        }
    }
}

Answer 3

啊，原来的问题被标记为 Go 并且略有不同，所以无论如何这就是我要回答的问题，如果这不是已编辑问题的完整答案，请见谅:)

使用 Go，你可以原子地交换任何指针值，并在不安全的阴暗面进行一次小旅行：

http://play.golang.org/p/aFbzUMhfEB

摘抄：

var uptr unsafe.Pointer
var f1, f2 float64

f1 = 12.34
f2 = 56.78
// Original values
fmt.Println(f1, f2)
uptr = unsafe.Pointer(&f1)
atomic.SwapPointer(&uptr, unsafe.Pointer(&f2))
f1 = *(*float64)(unsafe.Pointer(uptr))
// f1 now holds the value of f2, f2 is untouched
fmt.Println(f1, f2)

交换调用（以及其他原子操作，如CAS ）映射到保证这种原子性的 CPU 架构指令（有关更多详细信息，请参阅https://stackoverflow.com/a/1762179/1094941 ）。 至于为什么没有对浮动的装配支持，我不知道。

Answer 4

C ++ 20将获得float和double的原子专业化。 Nvidia致力于实现这一标准化。 根据此处的论文（ http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2017/p0020r6.html ），应将其用于HPC应用程序。 但我无法想象这样的事情。

Answer 5

CAS (compare-and-swap) 是最重要的原子操作，因为其他操作（ add 、 and 、 or等）可以用它来模拟。

我认为浮点数没有 CAS 功能的一个重要原因是，等式不能像处理整数类型那样处理 IEEE754 浮点数。 例如，当旧的预期值或实际值结果为NaN时，您将不知道与 CAS 交换是否成功。 请记住，将NaN与包括NaN在内的任何其他值进行比较将始终返回 false。

关于原子按位和算术运算，它们对浮点的用处比对整数的用处要小得多。