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如果需要，我想使用 Thrust（因为我的大多数方法都是使用推力数据类型实现的）或 C CUDA 来仅对向量的正浮点元素求和。数据最初没有排序。我最初的尝试非常糟糕：基本上，复制向量，对其进行排序，通过将其传递给内核来找到零交叉，该内核比较顺序的成对值并写入与零交叉匹配的值。基本上在排序之后（我用推力做的）......

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n - 1) {
  float a = vector[i];
  float b = vector[i + 1];
  if (a >= 0.0 && b < 0.0)
    answer = i + 1;
}

这真是愚蠢，很多线程匹配条件，读取太多，分支分歧等。所以，它完全失败了，每次调用都会在相同的数据上给出不同的结果，等等。

我还没有找到在 Thrust 中实现这一点的好方法，这是我更喜欢的。排序后我不知道如何找到过零。关于这里的起点有什么建议吗？一个实际工作的简单 CUDA C 实现也可以。

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要仅对正值求和，您不需要对初始值进行排序，请使用推力::transform_reduce：

template<typename T>
struct positive_value : public thrust::unary_function<T,T>
{
   __host__ __device__ T operator()(const T &x) const
   {
     return x < T(0) ? 0  : x;
   }
};

float result = thrust::transform_reduce(data.begin(), data.end(),
                                    positive_value<float>(),
                                    0,
                                    thrust::plus<float>());
于 2013-11-05T18:50:16.393 回答