为什么需要用thrust::host_vector来代替std:vector，而不是直接使用std:vector在GPU上运行

使用`thrust::host_vector`代替`std::vector`的原因有以下几点：

1. **适配性和兼容性**：
- `std::vector`是C++标准库的一部分，专为CPU设计。而`thrust::host_vector`是Thrust库的一部分，Thrust是NVIDIA提供的CUDA编程工具包，它提供了针对CUDA架构优化过的数据结构和算法。

2. **内存布局**：
- `std::vector`默认的内存布局不适合GPU加速，因为GPU需要连续的、线性的内存访问才能达到最佳性能。而`thrust::host_vector`的设计更符合GPU对内存的需求，它会在内部维护设备内存的连续性。

3. **并行化支持**：
- `thrust::host_vector`与CUDA的并行计算模型紧密集成，可以直接通过其提供的并行算法进行GPU计算，例如sort、reduce等。这使得并行化的性能提升更为显著。

4. **设备-主机数据交换**：
- 当数据需要在CPU和GPU之间传输时，`thrust::host_vector`可以方便地与CUDA的内存管理API交互，比如`cudaMemcpy`，以确保高效的通信。

5. **性能考虑**：
- 直接在GPU上使用`std::vector`可能会导致不必要的拷贝和内存碎片，因为`std::vector`通常是CPU上的数据结构，不利于大规模并行计算的性能优化。

综上所述，`thrust::host_vector`是为了更好地配合CUDA编程环境，提供了一种更适合GPU计算的数据结构，能够提高性能和简化并行编程工作。