thrust提供了豐富的常用並行演算法。這演算法的功能與stl中的非常相似，於是我們使用了相同的名稱（例如thrust::sort 與std::sort）。
所有的thrust演算法均提供了主機端和裝置端。特別指出，當轉入主機端迭代器時，將會排程主機端方法，相似的，當使用裝置端迭代器時將使用裝置端實現。
trust::copy是乙個例外，他可以任意的拷貝主機端和裝置端的資料。但是所有的迭代器引數必須符合演算法的要求，要與之對應。當不能滿足要求的時候，編譯器會報錯。
transformations
transformations演算法作用是用來將目標容器賦上特定值（例如零）或者特定數列。之前的例子我們已經使用過thrust::fill，可以向所有元素賦特定值。此外transformations演算法還包括thrust::sequence、thrust::replace、thrust::transform。完整的列表請參考文件。
下面的**演示了幾個transformation演算法的用法。注意類似於c++中擁有的thrust::negate和thrust::modulus，thrust在thrust/functional.h中也提供了，此外還有plus與multiplies等。
thrust/fuctuional.h中的函式提供了大部分內建代數和比較運算，但是我們想提供更多出色的功能。比如，運算y < - a * x + y，x、y為向量，a為常數標量。這其實就是我們所熟知的由blas提供的saxpy運算。
如果我們在thrust中實現saxpy我們有幾個選擇。乙個是，我們需要使用兩個transformations（乙個加和乙個乘法）還有乙個臨時數則用於儲存a乘後的值。另一更佳選擇是使用乙個單獨的由使用者自己定義函式的transformation，這才是我們真正先要的。我下面用源**解釋說明這兩種方法。
saxpy_fast和saxpy_slow都是有效的saxpy實現，儘管saxpy_fast會比saxpy_slow更快。忽略臨時向量分配與代數運算的花費，其開銷如下：
fast_saxpy：2n次讀取和n次寫入
slow_saxpy：4n次讀取和3n寫入
因為saxpy受到記憶體約束（它的效能受限於記憶體的頻寬，而不是浮點效能）更大量的讀寫操作使得saxpy_slow開銷更加昂貴。而saxpy_fast執行速度與優化的blas實現中的saxpy一樣快。在類似saxpy記憶體約束演算法通常值得使用kernel融合（合併多個計算於單獨的kernel）的方法以最小化記憶體的讀寫交換。
thrust::transform只支援乙個或者兩個輸入引數的transformations（例如f(x) -> y 和f(x; y) -> z）。當transformation使用多於兩個輸入引數的時候需要使用其他方法了。例子arbitrary_transformation展示了使用thrust::zip_interator和thrust::for_each的解決方案。
Thrust快速入門教程（一） 簡介
thrust 是乙個類似於stl的針對cuda的c 模板庫。trust提供與cuda c完全相容的介面，可以使我們高效地編寫高效能並行程式。thrust提供了豐富的資料並行演算法，例如scan sort reduce等，可以簡單快捷地構成複雜演算法，並使得 獲得更高的可讀性。使用這些高度抽象的方法來...
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