Arrays CUDA阵列/矢量删除

我是CUDA的新手，正在尝试编写自己的内核

在CPU端，我有一系列包含int的向量（一个向量/GPU线程）

我希望每个GPU线程从其向量中删除一些元素，然后将这些元素复制回主机。在CPU端，可比较的操作为：

vector.erase(element_number);

我的理解是，GPU不支持stl类型向量，我真的不能使用推力（因为我使用的是我自己的内核）

但是，我可以将CPU向量转换为数组（包括元素数量的数据），然后将数组复制到GPU。然后，如果我确定要删除的元素，我可以将下面的所有元素向上移动，并减少元素总数

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在我重新创建轮子并写下它之前，我的问题是：是否有一些CUDA支持的操作已经做到了这一点？

不是真的。您必须按照描述的方式编写自己的向量类

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如果您不关心向量中元素的顺序，您可以通过将要擦除的元素与向量中的最后一个元素交换，然后减小大小来实现擦除操作，而不是移动所有元素。

CUDA中没有内置任何提供向量操作或数组操作的功能。虽然这样的操作对程序员来说似乎很方便，但它们的性能并不是特别高，因此您可能希望提出一种不同的数据管理方案，它不需要那种插入/删除操作。谢谢您的回复。我明白这并没有充分利用GPU。底层算法强制您按顺序完成这一部分。尽管如此，由于数百/数千个线程将同时运行，这应该仍然比CPU版本快得多。这里的向量对应于OpenCV轮廓点，因此，您需要保留向量顺序以保持轮廓完整性。仍然有很多方法可以避免像这样逐个移动向量元素的痛苦过程。一个简单的间接方案可以奏效。如果偶尔有意义，您可以使用聚集方法恢复向量顺序。根据您的实际使用情况，这些方法可能比盲目使用向量插入/删除要有效得多。是否有您正在考虑的特定间接方案？考虑到元素只是int，非常简单的元素可能不起作用，因为节省的复制时间只会转移到元素访问所花费的时间（因为您必须计算位置）。从某种意义上讲，这些向量可能有2000个元素要开始，但随后会减少到总共20个元素。我正在使用的哑巴方案开始时速度很慢，但在删除元素后速度会加快。