系列文章目录1、CUDA 编程基础2、异构数据并行性3、多维网络和数据4、GPU 计算架构和管理5、内存架构和数据局部性6、性能优化7、并行实现卷积8、规约（reduction）9、并行实现 Histogram文章目录系列文章目录1、前言2、串行规约3、原子级并行规约4、分段规约5、使用内存粗化、最小化控制分散6、重用数据的分块(共享内存)7、使用线程粗化粗化的好处8、边界条件1、前言reduction 是将数组元素聚合为一个值（求和 / 求最大值 / 求最小值），优秀的规约实现会刻意设计代码结构，避免控制分散。reduction 包括：关联的交换式的拥有明确定义的单位值我们将以 sum 为例2、串行规约Sequential reduction for sum:sum=0.0f;for(i=0;iN;++i
系列文章目录1、CUDA 编程基础2、异构数据并行性3、多维网络和数据4、GPU 计算架构和管理5、内存架构和数据局部性6、性能优化7、并行实现卷积8、规约（reduction）9、并行实现 Histogram文章目录系列文章目录1、前言2、串行规约3、原子级并行规约4、分段规约5、使用内存粗化、最小化控制分散6、重用数据的分块(共享内存)7、使用线程粗化粗化的好处8、边界条件1、前言reduction 是将数组元素聚合为一个值（求和 / 求最大值 / 求最小值），优秀的规约实现会刻意设计代码结构，避免控制分散。reduction 包括：关联的交换式的拥有明确定义的单位值我们将以 sum 为例2、串行规约Sequential reduction for sum:sum=0.0f;for(i=0;iN;++i
