C++ Thrust库的并行算法实现：后端（CUDA/TBB）切换与内存访问模式优化 大家好，今天我们深入探讨C++ Thrust库在并行算法实现中的两个关键方面：后端切换以及内存访问模式的优化。Thrust作为NVIDIA推出的一个强大的并行算法库，提供了类似于STL的接口，极大简化了CUDA编程，同时也支持多种后端，允许我们在不同硬件平台上灵活部署。 Thrust后端选择与切换 Thrust的核心优势之一就是其抽象性，它允许开发者编写通用的并行算法，而无需关心底层硬件的细节。通过选择不同的后端，Thrust可以自动将算法映射到不同的执行环境，例如CUDA GPU或多核CPU。 Thrust主要支持以下几种后端： CUDA后端: 利用CUDA GPU进行加速。这是Thrust最常用的后端，也是其性能优势的主要来源。 TBB后端: 基于Intel Threading Building Blocks (TBB) 实现多线程并行。适用于CPU环境，可以在没有NVIDIA GPU的情况下利用多核处理器的能力。 OpenMP后端: 使用OpenMP指令实现并行。同样适用于CPU环境，提供了另一 …