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Thrust
Thrust ist eine Bibliothek für heterogenes Computing und eine C++ Template-Bibliothek, die eine Sammlung hochsprachlicher Templates für die Ausführung datenparalleler Operationen bereitstellt. Sie fungiert als Bibliothek für parallele Algorithmen, die über verschiedene Hardware-Backends hinweg funktioniert, einschließlich Multicore-CPUs und NVIDIA GPU-Hardware.
Das Framework nutzt eine Header-only-Implementierung und eine generische Programmier-Schnittstelle, um die Unterschiede zwischen CPU- und GPU-Speicher- sowie Ausführungsmodellen zu abstrahieren. Es verwendet eine Iterator-basierte Datenabstraktion, um eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf Elemente im Host-RAM und Geräte-VRAM bereitzustellen.
Die Bibliothek deckt parallele Verarbeitungsfähigkeiten ab, einschließlich paralleler Datensortierung und aggregierter Reduktionsverarbeitung zur Berechnung von Werten über große Datensätze hinweg. Diese Operationen werden durch eine CUDA-Bibliothek für parallele Programmierung für das Hochleistungsrechnen auf GPU-Hardware verwaltet.
Features
- Parallel Algorithms - Provides a comprehensive collection of high-level parallel algorithms for data-parallel operations.
- Device Backends - Provides a specialized CUDA-based backend to offload data-parallel computations to NVIDIA GPUs.
- C++ Parallel Programming - Enables high-performance C++ programming for data-parallel operations across heterogeneous hardware.
- C++ Parallelism Libraries - Functions as a specialized C++ parallelism library offering high-level templates for data-parallel operations.
- Generic Programming - Utilizes generic programming with template parameters to decouple execution strategies from algorithm implementations.
- Iterator-Based Abstractions - Employs iterator-based abstractions to provide a uniform interface for accessing host and device memory.
- Template Libraries - Implemented as a C++ template library to ensure generic behavior across different hardware backends.
- Heterogeneous Computing Libraries - Acts as a heterogeneous computing library that abstracts the differences between CPU and GPU execution models.
- GPU-Accelerated Processing - Facilitates GPU-accelerated processing by moving large datasets to parallel hardware for fast computation.
- Parallel Sorting - Implements high-performance parallel data sorting by leveraging GPU and multicore CPU hardware.
- Header-Only Libraries - Ships as a header-only template library to enable aggressive compiler inlining and optimization.
- Parallel Reductions - Provides parallel reduction operations to calculate sums, minimums, or maximums across distributed cores.
- Compile-Time Type Dispatch - Uses C++ templates for compile-time type dispatch to eliminate runtime overhead in performance-critical paths.
- CUDA Libraries - Provides a robust set of CUDA-based algorithms and data structures for high-performance GPU computing.
- Aggregate Reductions - Provides parallel aggregate reduction processing for calculating values across large datasets.
- Asynchronous Execution - Implements non-blocking execution models to overlap data transfers with kernel execution.
- Parallele Verarbeitung - C++-Bibliothek für parallele Programmierung in heterogenen Systemen.
- GPU Acceleration - Parallel programming library for GPU acceleration.
- Parallel and High-Performance Computing - C++ parallel programming library for heterogeneous systems.
