C++ 这个函数可以使用OpenCL并行化吗？

我试图通过使用OpenCL在GPU上移植项目中的一些CPU函数来提高执行时间

使用VS profiler，我注意到大部分执行时间都花在InsertCandidate（）函数上，我正在考虑编写一个内核在GPU上执行这个函数。此函数最昂贵的操作是指令的

。但可以看到，每个for循环包含3个if

指令，这可能导致发散，导致序列化，即使在GPU上执行也是如此

template <class Tp>
int InsertCandidate( std::list<Tp> &detected, const Tp &box, double &nProbThreshold, int nMaxCandidate, double nMinProb )
{
    if( box._prob < nMinProb && box._prob < nProbThreshold )
        return -1;
    // Only use detection score to select positives.
    if( nMaxCandidate == 0 )
    {
        if( box._prob > nMinProb )
            detected.push_back( box );
        return 0;
    }

    typename std::list<Tp>::iterator    iter;
    int nCandidate = 0;

    for( iter = detected.begin(); iter != detected.end(); iter++ )
    {
        if( nCandidate == nMaxCandidate-1 )
            nProbThreshold = iter->_prob;

        if( box._prob >= iter->_prob )
            break;
        if( nCandidate >= nMaxCandidate && box._prob <= nMinProb )
            break;
        nCandidate ++;

    }

    if( nCandidate < nMaxCandidate || box._prob > nMinProb )
        detected.insert( iter, box );
    return 0;
}

模板
int InsertCandidate（标准：：列表和检测，常量Tp和box，双精度和非双精度阈值，int nMaxCandidate，双精度nMinProb）
{
如果（框。\u probnMinProb）
检测到。推回（框）；
返回0；
}
typename std:：list:：iterator iter；
int nCandidate=0；
for（iter=detected.begin（）；iter！=detected.end（）；iter++）
{
如果（nCandidate==nmaxandidate-1）
nProbThreshold=iter->u prob；
如果（框.\u prob>=iter->\u prob）
打破
如果（nCandidate>=nmaxandidate&&box.\u prob nMinProb）
检测。插入（iter，盒子）；
返回0；
}

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作为一个结论，这个程序可以转换成OpenCL？< /P>，在我看来，你正在使用线性搜索来插入列表中的对象。线性搜索是缓慢的，你应该考虑是否可以改变算法以避免不断修改对象列表。从你提供的代码，几乎不可能知道EMP是否存在。LoopEOpenCL是个好主意。在我看来，你正在使用线性搜索来插入列表中的对象。线性搜索是缓慢的，你应该考虑是否可以改变算法以避免不断修改对象列表。从你提供的代码来看，几乎不可能知道采用OpenCL是否是个好主意。