我希望在我的 nVidia Geforce 上执行许多（数千个）小型优化工作。
对于小型工作，我的意思是 3-6 个维度和每个大约 1000 个数据点输入。基本上它是为了曲线拟合的目的，所以要最小化的目标函数是一个连续（非平凡）分析函数的平方和，我可以分析地计算它的一阶导数。每个维度都被限制在下边界和上边界之间。
这些工作唯一的共同点是原始数据系列，他们从中提取了不同的 1000 个数据点。
我怀疑这在我的 GPU 上会比现在快得多，在我的 CPU 上一个接一个地运行它们，所以我可以用它来进行实时监控。
但是，我见过的 GPU 库只专注于在 GPU 上计算单个函数评估（更快）。
在 nvidia CUDA 论坛上有一个关于我的特定问题的主题，有更多用户在寻找这个，但论坛已经关闭了一段时间。它提到将现有的 C 库（例如 levmar）移植到 CUDA 语言，但这迷路了......
您是否知道现有的库可以在 gpu 上并行运行许多优化？
谢谢！