针对在实时选帧算法并行开发中，总结如下：
1.实现共享内存优化，规约法求和（再优化，单遍规约、注意二次调用规约时要考虑块内线程数是否为2的指数）。
2.代码中，再global内部写global实现多级并行策略。3.
4.由于并行不方便调试，在调试时，可以在核函数中限制输出一个线程执行下的变量值，进行验证。
5.
6.核函数调用核函数，多级并行（已试验很慢，100帧的数据量效果特别差。另外，100帧图像的for循环要尽量放在核函数内部（因为调用100次核函数很费时））。
7.多gpu（可以结合MPI策略）。
8.NPP、Thrust（可以用，结果一定要用主机内存存储，不能用设备内存。目前试验比较慢）、cublas库进行优化。
9.
10.排序算法可以并行优化。
11.每个块的最优线程数配置及最优分线程块数量（看收藏的CSDN、CUDA实战书上有种方法可以试）。
13.零拷贝内存（看方博客）、页锁定内存（可以用，速度有点提高）、流。
14.运行速度和图像的分辨率大小有关吗？并行情况下涉及到求和运算就有关了，图像小-分块少-求和快。
15.
16.所有求概率的算法，把概率放到CPU来求应该会快一些。