没有 if-else 语句的一维卷积（非 FFT）？

我编写了一个简单的串行一维卷积函数（如下）。我也在尝试 GPU 卷积实现。这主要是出于我自己的好奇心；我正在尝试了解各种非 FFT 实现策略之间的性能权衡。

避免分支对于我的 GPU 卷积实验非常重要，因为分支在 Nvidia GPU 上的成本很高。我的一个朋友提到，有一种方法可以实现下面的代码，而无需if/else声明，但他不记得它是如何运作的。

我怎样才能在不使用任何东西的情况下进行正确的一维卷积实现if/else声明？

这是我用 C++ 编写的基本一维串行代码：

vector<int> myConv1d(vector<int> vec, vector<int> kernel)
{
    int paddedLength = vec.size() + kernel.size() - 1;
    vector<int> convolved(paddedLength); //zeros
    reverse(kernel.begin(), kernel.end()); //flip the kernel (if we don't flip it, then we have correlation instead of convolution)
    for(int outputIdx=0; outputIdx<paddedLength; outputIdx++) //index into 'convolved' vector
    {
        int vecIdx = outputIdx - kernel.size() + 1; //aligns with leftmost element of kernel
        for(int kernelIdx=0; kernelIdx<kernel.size(); kernelIdx++)
        {
            if( (vecIdx+kernelIdx) >= 0  &&  (vecIdx+kernelIdx) < vec.size() ) //TODO: FIND A WAY TO REMOVE THIS
            {
                convolved[outputIdx] += kernel[kernelIdx]*vec[vecIdx+kernelIdx];
            }
        }
    }
    return convolved;
}

一些简短的说明：

• 我确实找到了some https://stackoverflow.com/questions/10145452/cuda-small-kernel-2d-convolution-how-to-do-it?rq=1 related https://stackoverflow.com/questions/3886836/optimizing-1d-convolution posts https://stackoverflow.com/questions/7237907/1d-fast-convolution-without-fft，但我不太明白避免条件语句的策略。
• 我还编写了一个 2D 卷积实现，我希望也将这篇文章的结果应用到 2D 版本。
• 这不是家庭作业。它与我们的一项研究项目关系不大，但主要是为了学习。

你为什么不做这样的事情呢？

int lowerBound = std::max( 0, -vecIdx );
int upperBound = std::min( kernel.size(), vec.size() - vecIdx );
for( int kernelIdx = lowerBound; kernelIdx < upperBound; kernelIdx++ )

抱歉，如果我不明白这个问题。