Понимание программы на с++ + CUDA

# include <iostream>//классы и функции
# include <vector>//библиотека для работы с векторами
# include <fstream>//определены несколько классов и подключены заголовочные файлы <ifstream> — файловый ввод и  <ofstream>  — файловый вывод.
# include <numeric>
# include <cmath>
# include <chrono>
# include <locale>//для работы с кириллицей
# include "SparseMatrix.h"
 
//__global__ void function (float *A, float *b, float *X, float *X_new, float *ABS)
 
 
 
 
 
using namespace std;//стандартное пространство имён
 
const size_t Max_Iter = 50;//size_t-максимальное число байтов или символов, на которые функция может повлиять.
 
void print(const vector<double> &X);//функция записывания в файл out_SI
 
vector<double> solve_SI(const SparseMatrix &A,double Epsilon);//вектор реализации метода
 
vector<double> multiple(SparseMatrix &matrix,const vector<double> &vec);//вектор перемножения матрицы на вектор
 
double norm(const vector<double> &vec);//функция вычисления нормы
 
vector<double> k_plus(const vector<double> &first,const vector<double> &second);//вектор сложения векторов
 
vector<double> multiple(const vector<double> &vec,const double scalar);//умножение матрицы на скаляр
void TransformMatrix(SparseMatrix &matrix);//функция приведения матрицы к необходимому виду
 
int main()
{
    setlocale(LC_ALL, "Russian");
    //system("chcp 1251");
    /*Matrix m;
    m[0][0] = 2;
    m[0][1] = 1;
    m[0][2] = 11;
    m[1][0] = -1;
    m[1][1] = 3;
    m[1][2] = 12;
 
    auto matrix = SparseMatrix(m,2,3);
    matrix.print();*/
    auto matrix = SparseMatrix("a01.txt", "b01.txt");//auto может использоваться вместо типа переменной, чтобы сообщить компилятору, что он должен присвоить тип переменной исходя из инициализируемого значения
    auto start = chrono::steady_clock::now();//chrono добавлена в с++11, steady_clock-так называемые устойчивые часы, то есть ход которых не подвержен внешним изменениям.
    
    
    //начало времени
    /*cudaEvent_t   start_d, finish_d;
    cudaEventCreate(&start_d);
    cudaEventCreate(&finish_d);
 
    cudaEventRecord(start_d, 0);*/ 
 
    auto X = solve_SI(matrix, 1.0e-015);
    auto end = chrono::steady_clock::now();
    auto diff = end - start;
 
    cout << "Задача решалась за " << chrono::duration_cast<chrono::seconds>(diff).count() << " секунд\n";
    ofstream out("out_SI.txt");//записываем все в файл
    for (const auto &el : X)
        out << el << '\n';
 
    //окончание времени
    /*cudaEventRecord(finish_d, 0);
    cudaEventSynchronize(start_d);
    cudaEventSynchronize(finish_d);
    cudaEventElapsedTime(&time_dev, start_d, finish_d);
    cout << "Time of DEVICE: " << time_dev / 1000 << endl;*/
 
    system("pause");//в конце останавливаем
}
 
//умножение матрицы на вектор
//константная ссылка позволяет избежать копирования данных
//и защищает оригинал от изменения
vector<double> multiple(SparseMatrix &matrix,const vector<double> &vec)
{
    size_t n = matrix.m_nrows;
    vector<double> Res(n, 0);//<double>это тип, который быдет лежать в векторе, причем согласно методу изначально заполняем его нулями.
    for (size_t i = 0; i < n; ++i)
    for (size_t j = 0; j < n; ++j)
        Res[i] += matrix.get(i, j) * vec[j];
        return Res;
}
//вычисление нормы
double norm(const vector<double> &vec)//корень квадратный из скалярного(поэлементного) произведения векторов
{
    return sqrt(accumulate(vec.begin(), vec.end(), 0.0,[](double x, double y)//По умолчанию accumulate суммирует элементы. Нужно указать точку старта, конечную точку и значение от которого начинаем прибавлять.
    //0.0 — это параметр,который будет точкой отсчета
        //v.begin v.end-итераторы
    {
        return x + y*y;
    }));
}
//сложение векторов
vector<double> k_plus(const vector<double> &first,const vector<double> &second)//сумму координат заносим
{
    vector<double> r(first.size(), 0);//размер вектора, который заполняется нулями
    transform(first.begin(), first.end(), second.begin(), r.begin(), [](const double &x, const double &y)//transform-трансформирует(т.е. переносит измененное значение)каждый элемент из заданного диапазона в соответствии с предоставленной вами функцией, принимает на вход 2 вектора
    {
        return x + y;//представленное выражение(для каждой пары выполнит функцию, переданную крайним аргументом)
    });
    return r;
}
//умножение вектора на скаляр (поэлементное)
vector<double> multiple(const vector<double> &vec,const double scalar)
{
    vector<double> R(vec.size());//размер вектора
    transform(vec.begin(), vec.end(), R.begin(), [&scalar](const double &x)//и также тут выполняем вычисление от начала begin до конца end
    {
        return x*scalar;
    });
    return R;
}
//приведение матрицы к необходимому виду
void TransformMatrix(SparseMatrix &matrix)
{
    auto n = matrix.m_nrows;
    for (size_t i = 0; i<n; i++)
    {
        auto el = matrix.get(i, i);//получаем значение из ячейки (1.1, 2.2, 3.3 ...)
        if (el>0)
        {
            matrix.set(1 - el, i, i);//кладем значение в ячейку
            for (size_t j = 0; j<n; j++)
            if (i != j)
                matrix.set(-matrix.get(i, j), i, j);//то же самое
        }
        else
        {
            matrix.set(1 + el, i, i);
            matrix.set(-matrix.get(i, n), i, n);
        }
    }
}
//реализация метода
vector<double> solve_SI(const SparseMatrix &A,double Epsilon)
{
    size_t iter = 1;
    auto Matrix = A;
    auto n = Matrix.m_nrows;
 
    if (n == 0)
        return vector<double>{};
        
    auto B = Matrix.get_column(n);
 
    TransformMatrix(Matrix);
    auto X = vector<double>(n, 0);//вектор длины n и заполняет нулями
    while (iter<Max_Iter)//пока меньше 50 итераций
    {
        //делаем шаг
        auto Xnew = k_plus(multiple(Matrix, X), B);
        //расчитываем норму приращения(разница между 2-мя приближениями)
        double n2 = norm(k_plus(Xnew, multiple(X, -1)));
            if (n2<Epsilon)
        {
            cout << "Количество итераций:" << iter << '\n';
            return X;
        }
        X = Xnew;
        ++iter;
    }
    cout << "Метод расходится\n";
    
    return X;
    
}
 
void print(const vector<double> &X)
{
    for (const auto &el : X)
        cout << el << ' ';
    cout << '\n';
}

#pragma once //препроцессорная директива,цель-исходный файл при компиляции подключался строго один раз
#include <iostream>//классы и функции
#include <unordered_map>//Определяет шаблонные классы unordered_map и unordered_multimap контейнера и их поддерживает шаблоны.
#include <string>//Определяет класс шаблонов контейнеров basic_string и некоторые вспомогательные шаблоны.
#include <regex>//анализа регулярных выражений 
#include <fstream>//определены несколько классов и подключены заголовочные файлы <ifstream> — файловый ввод и  <ofstream>  — файловый вывод.
#include <vector>//библиотека для работы с векторами
 
using namespace std;//стандартное пространство имён
 
typedef unordered_map <size_t, double> IndexValue;
typedef unordered_map  <size_t, IndexValue> Matrix;
 
struct SparseMatrix
{
 
    SparseMatrix(const string &A, const string &B)
    {
        ifstream in(A);
        string line;
        getline(in, line);//считали шапку
        in >> m_nrows;
        m_ncols = m_nrows + 1;
        getline(in, line);//считали значение
        getline(in, line);//считали шапку-2
        while (in)
        {
            size_t i, j;
            double val;
            in >> i >> j >> val;
            m_matrix[i][j] = val;
        }
        in.close();
        in.open(B);
        getline(in, line);
        getline(in, line);
        getline(in, line);
        while (in)
        {
            size_t i;
            double val;
            in >> i >> val;
            m_matrix[i][m_nrows] = val;
        }
        cout << "************************************************************************************************************************";
        cout << "Решение СЛАУ методом простой итерации:" << endl;
 
        cout << "Матрица, размером: " << m_matrix.size() << " x " << m_matrix.size() << '\n';
        cout << "Идет решение....ожидайте" << endl;
 
    }
 
    SparseMatrix(const Matrix &matrix, size_t s1, size_t s2)
    {
        m_matrix = matrix;
        m_nrows = s1;
        m_ncols = s2;
    }
 
    void print()
    {
        for (size_t i = 0; i<m_nrows; i++)
        {
            for (size_t j = 0; j<m_ncols; j++)
                cout << m_matrix[i][j] << ' ';
            cout << '\n';
        }
    }
 
    double get(size_t i, size_t j)
    {
        return m_matrix[i][j];
    }
 
    vector<double> get_column(size_t j)
    {
        vector<double> R(m_nrows);
        for (size_t i = 0; i<m_nrows; i++)
        {
            R[i] = m_matrix[i][j];
        }
        return R;
    }
 
    void set(double val, size_t i, size_t j)
    {
        m_matrix[i][j] = val;
    }
 
    size_t m_nrows;//количество строк
    size_t m_ncols;//количество столбцов
 
private:
    Matrix   m_matrix;
};

dim3 threads, blocks;// количество нитей в блоке и блоков в сетке
threads.x = ...;
threads.y = ...;
blocks.x = ...;
blocks.y = ...;