針對在實時選幀演算法並行開發中，總結如下：
1.實現共享記憶體優化，規約法求和（再優化，單遍規約、注意二次呼叫規約時要考慮塊內線程數是否為2的指數）。
2.**中，再global內部寫global實現多級並行策略。
3.4.由於並行不方便除錯，在除錯時，可以在核函式中限制輸出乙個執行緒執行下的變數值，進行驗證。
5.6.核函式呼叫核函式，多級並行（已試驗很慢，100幀的資料量效果特別差。另外，100幀影象的for迴圈要盡量放在核函式內部（因為呼叫100次核函式很費時））。
7.多gpu（可以結合mpi策略）。
8.npp、thrust（可以用，結果一定要用主機記憶體儲存，不能用裝置記憶體。目前試驗比較慢）、cublas庫進行優化。
9.10.排序演算法可以並行優化。
11.每個塊的最優執行緒數配置及最優分執行緒塊數量（看收藏的csdn、cuda實戰書上有種方法可以試）。
13.零拷貝記憶體（看方部落格）、頁鎖定記憶體（可以用，速度有點提高）、流。
14.執行速度和影象的解析度大小有關嗎？並**況下涉及到求和運算就有關了，影象小-分塊少-求和快。
15.16.所有求概率的演算法，把概率放到cpu來求應該會快一些。
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