GPU是并行计算领域重要的体系结构之一,然而在面对高数据竞争的场景时,程序员往往需要设计复杂的并行方案。为了简化这一过程,GPU事务性内存实现了复杂的数据同步和并行,对外则仅提供简单的API。首先介绍了GPU事务性内存的研究背景。其次,讨论了近年的GPU事务性内存的设计方案与策略,分析了不同设计方案遇到的问题和解决方案,包括硬件和软件上的实现。最后对GPU事务性内存的现状和未来的发展做出了总结和展望。