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Question 1

Para qué?

Answer 1

• Problemas muy repetidos, es interesante hacer soluciones estándares (Scan, reduce, etc)
• Programación CUDA es compleja, requiere gran curva de aprendizaje
• Implementaciones relativamente eficientes y genéricas que puedan ser usadas por programadores con poca experiencia

Question 2

Building blocks

Answer 2

Funciones sobre vectores o conjuntos
* Copy
* Foreach
* Transform
* Reduce
* Scan
* Sort
* Merge
* Reorder
* Search

Question 3

Thrust

Answer 3

• Abstrae el manejo de memoria utilizando wrappers de punteros (device, host) y contenedores (vector)
• Al usar contenedores la reserva y liberación se hace automática (aunque es más eficiente liberar manual)
• No se especifica configuración de ejecución

Question 4

CUB

Answer 4

• Ligeramente más bajo nivel que thrust
• Manejo de memoria idéntico al de CUDA (cudaMalloc, CudaFree, punteros) y corre por el programador
• Implementaciones más eficientes de los principales algoritmos (merge, sort, scan, reduce, etc)

Question 5

ModernGPU

Answer 5

• Pensada para uso educacional
• Prioriza la claridad y el reuse por sobre la eficiencia
• No ejecuta con valores grandes
• No es utilizada en la práctica