被 CUDA 性能问题困扰？从全局内存到共享内存，并行归约优化全解析！

你是不是也觉得 GPU 编程听起来很酷，但一上手就头大？别慌，今天我带你玩转 CUDA 里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约？简单说，就是把一堆数加起来（或者其他累积操作），但在 GPU 上，这可不是简单的 for 循环，而是能让性能起飞的优化手法。作为一个写了好几年 CUDA 的老司机，我有个独家观点：并行归约是 CUDA 编程的灵魂，搞懂它，你就摸到了 GPU 优化的门道。这篇文章不整虚的，我会用大白话带你从最“笨”的全局内存归约，一步步优化到共享内存的极致性能，再加上实战案例，保证你看完能上手写代码，把性能翻倍。准备好了吗？咱们直接开干！

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一、朴素全局内存并行归约：GPU 上的“憨憨”加法

1.1 基本思想：跨步访问，线程减半

想象你有 1024 个数要加起来，CPU 上一个循环就搞定，但 GPU 上咋整？最直白的办法是：扔给 GPU，让每个线程拿一个数，两两相加，线程数减半，重复直到剩一个数。这就是朴素全局内存归约。

• 跨步访问