问题一：cuda结构下如何考虑计算划分和数据划分，有没有相关的理论研究或是参考文献。
问题二：对于一个嵌套循环体在并行时，可不可以并行里层的迭代，在并行时，能够脱掉的循环层数跟什么有关。
问题三：针对cuda结构想弄一个模型，模型的功能是评估或预测一个循环体移植到GPU上的执行时间，预测的时间与CPU的执行时间相比较，从而可以判断此循环是否值得并行化。GPU的执行时间分为三个部分程序的执行时间+数据传输时间+设备启动时间。对于，设备启动时间和数据传输时间都比较容易确定，然而，程序的执行时间因为要考虑计算与访存的重叠，warp调度，以及线程存储器访问情况等等。该如何考虑程序的执行时间，希望各位大牛们给些建议。
对此感兴趣的大牛们小弟在此谢过了。
1.这个得根据你的实际算法来算，可以看看手册最后的资源平衡那部分
2.这个跟相关性有关，得看你的算法到底怎么样
3.这个比较麻烦，相当于是做gpu的过程模拟和规划，可以实现简单的，但是真正很准确的很难
我也只是一个新手，就针对一个迭代说说吧，
我记书上说过，在_device_ _global_函数不支持迭代。
其他几个我也在学习中
这些都比较复杂，你可以参考陈国良院士的书，呵呵
谢谢，各位的回帖，希望感兴趣的朋友，一起交流交流。