请问taichi是否能支持数据间有依赖的外层循环并行？

综合讨论区
#1

你好！

@ti.kernel
def type_count(types: ti.types.ndarray(), pos: ti.types.ndarray()):
    for i in range(pos.shape[0]):
        types[int(pos[i])] += 1

@ti.kernel
def type_err_count(err_count: ti.types.ndarray(), if_correct: ti.types.ndarray(), op_type: ti.types.ndarray()):
    for i in range(if_correct.shape[0]):
        if if_correct[i] == 0:
            err_count[int(op_type[i])] += 1

请问对于上面的两个kernel，taichi在cpu上是否能够保证正确执行？以第一个kernel为例，不同的i可能对应相同的pos[i]，于是不同的线程会需要修改相同位置的数据。

我在cpu上使用taichi的时候多次运行可以得到相同的结果，但是在使用cuda的时候总会得到不同的结果。

#2

Hi @qhz991029，欢迎来到Taichi Lang 论坛。

即使你使用CPU执行kernel函数，它也会多线程并行执行。如果你想要for循环串行之行，可以在for循环上面一行设置ti.loop_config(serialize =True)，具体见文档：Performance Tuning | Taichi Docs

#3

但是请问对于我贴的代码中的问题，taichi在处理的时候是否会通过加锁等方法来解决呢？

#4

会的，+= 和 atomic_add 一样，都是原子操作。

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