Thrust Reduce, Scan और Sort

Reductions, scans और sorts को हाथ से तेज़ लिखना कठिन है। Thrust एक ही function call के माध्यम से इनके tuned versions देता है। 🎁

thrust::reduce हर element को एकल परिणाम में जोड़ता है, जैसे किसी array का योग निकालना, और यह सब अंदर ही अंदर parallel रूप से होता है।

Reduce में default रूप से addition होता है, लेकिन आप init value और binary op पास करके product, max या कोई भी associative गणना कर सकते हैं।

scan, जिसे prefix sum भी कहते हैं, हर position पर अब तक का running total देता है। यह compaction, sorting और stream allocation की रीढ़ है।

inclusive_scan अपने योग में वर्तमान element को शामिल करता है; exclusive_scan नहीं करता। सही विकल्प चुनने से off-by-one bug से बचा जा सकता है।

Prefix sum देखने में sequential लगता है, फिर भी Thrust इसे एक clever tree algorithm के साथ parallel रूप से चलाता है, जिसे आपको स्वयं लिखने की आवश्यकता नहीं होती।

thrust::sort device_vector को वहीं पर क्रमबद्ध करता है। यह तेज़ GPU radix या merge sort का उपयोग करता है और बड़े data पर CPU sort से कहीं तेज़ है।

sort_by_key एक array को sort करता है और दूसरे values array को उसी के अनुसार पुनः क्रमित करता है। इससे records अपनी keys के साथ aligned रहते हैं।

वास्तविक pipelines में इन्हें क्रम से जोड़ा जाता है: transform फिर reduce, या sort फिर scan। हर चरण एक tuned call है, इसलिए आपका ध्यान logic पर रहता है।

transform_reduce एक ही pass में mapping और summing करता है। इससे temporary array के बिना dot product या sum of squares जैसी गणनाएँ की जा सकती हैं।

इन primitives को NVIDIA ने बहुत अधिक optimized किया है। पहले इन्हें आज़माना आमतौर पर custom kernel से बेहतर होता है और कई घंटे का काम बचाता है।

आपने reduce से data को एक मान में समेटा, scan से running totals बनाए, sort से arrays को क्रमबद्ध किया और transform_reduce से चरणों को जोड़ा। 🏁