CUDA：使用协作组的规约

#include 
#include 
#include 
typedef float real; // 你需要根据你的数据类型进行定义
using namespace cooperative_groups;
void __global__ reduce_cp(const real* d_x, real* d_y, const int N)
{
    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;
    const int n = bid * blockDim.x + tid;
    extern __shared__ real s_y[];
    s_y[tid] = (n < N) ? d_x[n] : 0.0;
    __syncthreads();

    for (int offset = blockDim.x >> 1; offset >= 32; offset >>= 1)
    {
        if (tid < offset)
        {
            s_y[tid] += s_y[tid + offset];
        }
        __syncthreads();
    }

    real y = s_y[tid];

    thread_block_tile<32> g = tiled_partition<32>(this_thread_block());
    for (int i = g.size() >> 1; i > 0; i >>= 1)
    {
        y += g.shfl_down(y, i);
    }

    if (tid == 0)
    {
        atomicAdd(d_y, y);
    }
}

int main()
{
    const int N = 1024; // 你需要根据你的数据大小进行设置
    const int block_size = 128; // 你可以根据需要修改线程块大小

    // 分配和初始化设备内存
    real* d_x, * d_y;
    cudaMalloc((void**)&d_x, N * sizeof(real));
    cudaMalloc((void**)&d_y, sizeof(real));

    // 在主机上生成输入数据并将其复制到设备上
    real* h_x = (real*)malloc(N * sizeof(real));
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        h_x[i] = 1.0; // 这里初始化输入数据，你可以根据需要进行更改
    }
    cudaMemcpy(d_x, h_x, N * sizeof(real), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 调用 CUDA 核函数
    const int num_blocks = (N + block_size - 1) / block_size;
    reduce_cp << <num_blocks, block_size, block_size * sizeof(real) >> > (d_x, d_y, N);

    // 将结果从设备复制回主机
    real h_y;
    cudaMemcpy(&h_y, d_y, sizeof(real), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 输出结果
    printf("Reduced sum: %f\n", h_y);

    // 释放内存
    free(h_x);
    cudaFree(d_x);
    cudaFree(d_y);

    return 0;
}