计算二维阵列CUDA的平均值

我需要使用CUDA计算2D数组的平均值，但我不知道如何继续。我开始做列缩减，然后我将得到结果数组的和，在最后一步我将计算平均值

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要做到这一点，我需要立即完成设备的全部工作？或者我只是一步一步地做，每一步都需要往返于CPU和GPU。

如果是2D阵列中所有元素的简单算术平均值，则可以使用推力：

int* data;
int num;
get_data_from_library( &data, &num );

thrust::device_vector< int > iVec(data, data+num);

// transfer to device and compute sum
int sum = thrust::reduce(iVec.begin(), iVec.end(), 0, thrust::plus<int>());
double mean = sum/(double)num;

int*数据；
int-num；
从\u库中获取\u数据（&data，&num）；
推力：设备_向量iVec（数据，数据+num）；
//传输到设备并计算总和
int sum=threst:：reduce（iVec.begin（），iVec.end（），0，threst:：plus（））；
双平均值=总和/（双）数值；

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如果您想编写自己的内核，请记住2D数组本质上是一个1D数组，分为行大小的块，并通过SDK“并行缩减”示例：

感谢@pSoLT给出您的答案，我对CUDA真的很陌生，我从您的答案中了解到，已经有内核可以做到这一点了？是的，它是优化的还是我可以做一个更好的内核？什么更好？使用这个还是创建我自己的内核？提前谢谢你，欢迎@alae。有一个名为的库，它基本上是一个基于STL的CUDA模板库。它允许您在一些典型问题中使用CUDA，而无需付出太多努力（您可能会注意到）<代码>推力算法是非常优化的，所以我怀疑使用自己的内核在减少数组方面能否取得更好的效果。这将是一个非常好的练习。非常感谢@pSoLT的回答，它非常清晰和准确^^