算法难度标准：数据依赖、数据并行

性能优化：

• 减少控制分支
• 并行规约：将数据划分成更小的块分别计算，再汇总到一起
• 矩阵转置：为了更好的作规约

k-means的优化点

• 数据转为一维矩阵再拷贝到GPU
• 转置
• 计算每个元素到点中心的距离，无依赖关系因此采用并行计算
• 使用共享内存
• 使用线程数量的变量存储当前迭代轮聚类中心变化的次数，计算完成后累加求和得到总值，小于一个阔值则停止迭代