使用C++-AMP来减少未排序向量搜索的运行时间

我编写了一个程序，该程序通过未排序的结构向量进行大量搜索，以找到唯一元素的索引。在for循环中，每次迭代都要进行多次搜索，而且在for循环迭代期间，向量内的数据也会多次更改（只添加数据，不删除任何数据）。现在这个程序做我想让它做的事情，但它相当慢，所以在我让VS2012分析我的程序的性能后，我发现程序80%以上的时间都在搜索未排序的向量，所以我自然想优化搜索。我知道我能得到的最好的是O（n），因为它是一个未排序的向量（每个元素都是唯一的，一旦插入，元素的顺序就不会改变），但我希望以某种方式减少运行时间。

我一直在考虑使用并行处理来减少程序运行时间，微软的AMP库看起来很有前景。从外观上看，您可以使用并行处理来遍历数组，以在数组中找到元素。但是未排序向量中的数据变化很大，所以这不会将瓶颈从迭代向量转移到从CPU到GPU的数据传输，或者AMP内置优化来应对这种情况吗？记住：矢量中的数据只添加在矢量的末尾，不会删除任何内容。

以防万一：这是矢量和我使用的搜索函数：

struct VertexData
{
    VertexData( unsigned int pos, unsigned int norm, unsigned int tex )
        : posIdx(pos), normIdx(norm), texIdx(tex) {}
    unsigned int posIdx;
    unsigned int normIdx;
    unsigned int texIdx;
    inline bool operator<( const VertexData &rhs ) const
    {
        return std::tie(posIdx, normIdx, texIdx) < std::tie(rhs.posIdx, rhs.normIdx, rhs.texIdx);
    }
    inline bool operator==( const VertexData &rhs ) const
    {
        return std::tie(posIdx, normIdx, texIdx) == std::tie(rhs.posIdx, rhs.normIdx, rhs.texIdx);
    }
};
std::vector<VertexData> verts;
int findIndex( const std::vector<VertexData> &vec, const VertexData &val ) const
{
    std::vector<VertexData>::const_iterator it;
    int idx = 0;
    for ( it = vec.begin(); it != vec.end(); ++it, ++idx )
        if ( *it == val )
            return idx;
    return -1;
}