blocks|key|1024332|text|CUDA本身并不提供此功能。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1024333|幼崽库正是基于这一目的而建立的。|offset|length|1024334|这里对块级原语进行了总结.|1024335|此页面具有用于实现块缩减的参考代码。|1024336|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/NVlabs/cub|1|http://nvlabs.github.io/cub/group___block_module.html|2|http://nvlabs.github.io/cub/classcub_1_1_block_reduce.html^0|0|0|3|0|0|0|2|1|0|1|2|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|W|8|@]|9|@$D|X|E|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|10|8|@]|9|@$D|11|E|12|1|13]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|14|8|@]|9|@$D|15|E|16|1|17]]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|A|$P|Q]]|R|$5|M|N|O|A|$P|S]]|T|$5|M|N|O|A|$P|U]]]]

CUDA itself does not provide this functionality.

The <a href="https://github.com/NVlabs/cub" rel="nofollow noreferrer">CUB library</a> was built with this purpose in mind.

The block-level primitives are summarized <a href="http://nvlabs.github.io/cub/group___block_module.html" rel="nofollow noreferrer">here</a>.

This <a href="http://nvlabs.github.io/cub/classcub_1_1_block_reduce.html" rel="nofollow noreferrer">page</a> has reference code for implementation of a block reduce.

Are there any built-in CUDA kernel functions that are equivalent to OpenCL 2.0 work_group_* functions? I'm specifically looking for work_group_scan_exclusive_add and work_group_reduce_add. My naive implementations of these operations do not perform as well as OpenCL's built-in functions, and I expect that an implementation using __shfl could be used to speed things up with CUDA.

CUDA Block-wide Parallel Primitives

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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是否有任何内置的CUDA内核函数相当于OpenCL 2.0 work_group_*函数？我专门找work_group_scan_exclusive_add和work_group_reduce_add。我对这些操作的天真实现不如OpenCL的内置函数执行得好，我希望使用__shfl的实现可以用CUDA来加快速度。

问CUDA块-全并行基元
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