如何从主机代码高效初始化CUDA整数数组所有元素为-1？

最优方案：活用cudaMemset #

你以为cudaMemset不能用？其实刚好适配！因为整数-1的二进制表示是所有位全1（比如32位int就是4个0xFF字节），直接用cudaMemset把每个字节设为0xFF，每个int元素就自动变成-1了。这是性能最高的方式，因为cudaMemset是硬件加速的原生操作：

// count为数组元素总个数
cudaMemset(ptr, 0xFF, count * sizeof(int));

备选方案：自定义初始化核函数 #

如果后续需要扩展初始化逻辑（比如根据索引设置不同值），可以写一个轻量核函数：

__global__ void initInts(int* arr, int val, int count) {
    const int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < count) arr[idx] = val;
}

// 主机端调用示例
const int block_dim = 256;
const int grid_dim = (count + block_dim - 1) / block_dim;
initInts<<<grid_dim, block_dim>>>(ptr, -1, count);
// 按需同步，比如需要立刻使用数组时
cudaDeviceSynchronize();

但注意，这个方法的性能比cudaMemset差，非必要不优先选择。

小数组场景：主机初始化后拷贝 #

如果数组规模很小，也可以在主机内存先初始化再拷贝到设备：

int* host_buf = (int*)malloc(count * sizeof(int));
memset(host_buf, 0xFF, count * sizeof(int));
cudaMemcpy(ptr, host_buf, count * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
free(host_buf);

但这种方法需要占用额外主机内存，大数组场景不推荐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ars ML