stdgpu：高效的GPU数据结构库

stdgpu：高效的GPU数据结构库

stdgpu stdgpu: Efficient STL-like Data Structures on the GPU 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stdgpu

1. 项目基础介绍及主要编程语言

stdgpu 是一个开源项目，旨在为 GPU 提供类似 STL 的数据结构，以实现快速、可靠的数据管理。该项目使用 C++17 作为主要的编程语言，并支持 CUDA、OpenMP 以及 HIP（实验性）后端。stdgpu 的设计理念是与现有的 GPU 算法库如 thrust、VexCL、ArrayFire 或 Boost.Compute 等有所区别，它不提供算法的具体实现，而是专注于数据管理，以支持更加通用和灵活的 GPU 算法开发。

2. 项目的核心功能

stdgpu 提供了一系列 GPU 数据结构和容器，包括：

• atomic & atomic_ref：原子类型和引用
• bitset：空间效率高的位数组
• deque：动态大小的双端队列
• queue & stack：容器适配器
• unordered_map & unordered_set：哈希集合，包含唯一键和键值对
• vector：动态大小的连续数组

此外，stdgpu 还提供了算法、位操作、契约、标准库、迭代器、极限、内存、互斥量、数值、范围、类型特征和实用工具等常用的辅助功能。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新发布信息，stdgpu 的最近更新包含以下内容：

• 对项目的文档进行了更新和完善，使得用户更容易理解和使用库中的功能。
• 对一些内部实现进行了优化，提高了性能和稳定性。
• 增加了对 HIP 的实验性支持，扩展了项目的适用范围。

请注意，以上内容是基于项目描述和文档的总结，具体的功能更新和优化详情请参考项目的官方发布说明。

stdgpu stdgpu: Efficient STL-like Data Structures on the GPU 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stdgpu