NVIDIA/cccl

解決的問題

CUDA C++ 開發者通常需要高效率的平行演算法與標準函式庫抽象，但這些功能過去分散在多個獨立的函式庫中。CCCL 將這些關鍵建構模組整合至單一倉儲，簡化開發流程，讓撰寫安全、高效且可移植的 CUDA 程式碼變得更容易。

如何運作

CCCL 是一個僅含標頭檔的集合，整合了三個核心函式庫：

• Thrust：高階 C++ 平行演算法函式庫，提供提升生產力的介面，並在 GPU 與多核心 CPU 之間實現效能可移植性。
• CUB：低階、專為 CUDA 設計的函式庫，專注於「光速」平行演算法，提供設備級與協作式（區塊級／瓦片級）的建構模組，供自訂核心使用。
• libcudacxx：CUDA C++ 標準函式庫，實作 C++ 標準函式庫功能，適用於主機與裝置程式碼，並為 CUDA 特有的硬體功能（如原子操作與同步原語）提供抽象。

適用對象

需要在 NVIDIA GPU 上進行平行運算時使用標準化、高效率工具集的 CUDA C++ 開發者。

主要特色

• 統一倉儲：整合 Thrust、CUB 與 libcudacxx，提供更一致的開發體驗。
• 僅標頭檔：無需預先編譯的二進位檔，可輕鬆整合至建置系統中。
• 效能可移植性：程式碼可在不同 GPU 架構上高效執行，部分情況下亦可在多核心 CPU 上運作。
• 廣泛相容性：支援多個 CUDA Toolkit 版本、主機編譯器（GCC、MSVC）與 C++ 語言版本（C++17、C++20）。