CUDA Thrust：高生产力GPU开发模板库

"CUDA Thrust 是一个用于CUDA C++的高性能并行算法库，它旨在模仿C++标准模板库(STL)，提供在GPU上进行高效计算的工具。Thrust库包含一系列容器和算法，用于简化程序员在GPU上的编程工作，提高开发效率，同时保持高性能。" Thrust库的核心特性在于其提供了与C++ STL类似的接口，使得程序员能够快速构建复杂的GPU应用。通过使用Thrust，开发者可以利用并行计算的优势，如在CUDA设备（GPU）上执行排序、归约、扫描等操作。 在提供的代码示例中，我们看到如何使用Thrust进行基本操作： 1. `thrust::host_vector` 和 `thrust::device_vector`： - `host_vector`：这是在CPU内存中存储的数据结构，类似于STL中的`std::vector`，但专门为CUDA环境设计。 - `device_vector`：则在GPU的全局内存中存储数据，允许在GPU上执行并行操作。 2. `thrust::generate`： - 这个函数用于生成序列中的元素。在这个例子中，它被用来在主机上生成32MB的随机数。 3. 数据传输： - `d_vec = h_vec`：通过拷贝构造函数，将主机上的数据（`h_vec`）复制到设备上（`d_vec`），实现主机到设备的数据传输。 4. `thrust::sort`： - 对设备上的数据进行排序，这个例子中是在GPU上对32M个随机数进行排序，展示了Thrust如何有效地利用GPU的并行计算能力。 5. 数据回传： - `thrust::copy`：将排序后的设备数据复制回主机，完成设备到主机的数据传输。 Thrust库的目标是提高程序员的生产力，鼓励泛型编程，以及实现高效硬件映射，确保性能。它提供的容器和算法简化了内存管理，使得代码更加简洁易读，避免了常见的内存管理错误。 此外，Thrust还支持其他高级功能，如并行化STL算法、自定义迭代器和可定制的执行策略，这些都为开发者提供了更大的灵活性，让他们能够在GPU上编写高性能的代码，而无需深入底层硬件细节。 CUDA Thrust是一个强大的工具，它为CUDA C++开发人员提供了一种更高层次的抽象，使他们能够专注于算法和逻辑，而不是底层硬件的细节，从而更高效地利用GPU的并行计算能力。