写一个用GPU并行计算方法提升for循环效率的例子

可以使用CUDA库来实现GPU并行计算，将for循环中的计算任务分配到多个GPU线程中执行，从而提高计算效率。例如，可以使用CUDA的并行for循环函数来实现：

__global__ void parallel_for_loop(float* data, int size)
{
int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int stride = blockDim.x * gridDim.x;
for (int i = tid; i < size; i += stride)
{
// 在这里执行for循环中的计算任务
data[i] = sin(data[i]) + cos(data[i]);
}
}

// 在主函数中调用并行for循环函数
int main()
{
int size = 1000000;
float* data = new float[size];
// 初始化data数组
for (int i = 0; i < size; i++)
{
data[i] = i * 0.01;
}

float* d_data;
cudaMalloc(&d_data, size * sizeof(float));
cudaMemcpy(d_data, data, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

int threadsPerBlock = 256;
int blocksPerGrid = (size + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
parallel_for_loop<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_data, size);

cudaMemcpy(data, d_data, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_data);

// 在这里使用计算结果
// ...

delete[] data;
return 0;
}