Cuda 就地重新排序阵列

我正在研究一种使用CUDA的模拟算法，并最终解决了删除阵列数据的问题

我有一个数组，我想移动数据，填补删除数据的漏洞（数组的末尾将被删除）。这显然可以按顺序完成，但这并不是利用CUDA的全部力量。我希望这是并行的

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我可以使用

asch:：scatter

和两个数组（而不是一个数组）来实现这一点，但它是否能够在原地执行此操作？

在阅读了更多的asch源代码后，我能够回答上述问题，因为它能够在原地重新排序数组。但这根本不是平行的。事实上，它是使用for_来实现的，for_是按顺序为CUDA实现的。

推力有多种。如果，您应该能够使用

推力：：删除_实现这一点，假设您想要做的是删除数据（仅），即保留保留数据的顺序

根据您识别要删除的项目的方式，您可以使用（如果您通过使项目为负数或零等方式标记要删除的项目，则可能会使用）

或者，如果您还有其他向量（“模具”）指示要删除的项目

任何一个版本都在提供的输入向量“就地”上运行

以下是一个简单的示例，摘自推力文档，使用第二种“模具”方法：

#包括
...
常数int N=6；
inta[N]={1,4,2,8,5,7}；
int S[N]={0,1,1,1,0,0}；
int*new_end=推力：：移除（A，A+N，S，推力：：identity（））；
//A的前三个值现在是{1,5,7}
//未指定新_端以外的值
推力：：for_每个
都不是按顺序为CUDAIS实现的，您所说的“重新排序”实际上不是流压缩吗？
#include <thrust/remove.h>
...
const int N = 6;
int A[N] = {1, 4, 2, 8, 5, 7};
int S[N] = {0, 1, 1, 1, 0, 0};
int *new_end = thrust::remove(A, A + N, S, thrust::identity<int>());
// The first three values of A are now {1, 5, 7}
// Values beyond new_end are unspecified